The Robust F-Statistic as a Test for Weak Instruments
稳健 F 统计量作为弱工具变量检验AI 解读 ↓
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稳健 F 统计量作为弱工具变量检验
- 研究问题
- 异方差稳健 F 统计量能否用于弱工具变量检验？研究关注其对应估计量的偏差含义，以及与有效 F 统计量的关系。
- 方法与思路
- 作者将有效 F 检验推广至一类线性 GMM 估计量，以相对基准的 Nagar 偏差构造检验，并提出使用第一阶段残差加权的 GMMf。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，稳健 F 属于广义有效 F 统计量类，其临界值计算无需模拟或所述分布近似；特定分组设计中 GMMf 偏差小于 2SLS。
- 阅读关注点
- 应核对稳健 F 所检验的估计量、Nagar 偏差与基准的定义，以及临界值公式成立条件和分组设计比较的适用范围。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未给出完整条件，不能将针对 GMMf 的检验解释直接移用于所有 IV 估计量。
原文摘要
Montiel Olea and Pflueger (2013) proposed the effective F-statistic as a test for weak instruments in terms of the Nagar bias of the two-stage least squares (2SLS) estimator relative to a benchmark worst-case bias. We show that their methodology applies to a class of linear generalized method of moments (GMM) estimators with an associated class of generalized effective F-statistics. The standard nonhomoskedasticity robust F-statistic is a member of this class. The associated GMMf estimator, with the extension f for first-stage, is a novel and unusual estimator as the weight matrix is based on the first-stage residuals. As the robust F-statistic can also be used as a test for underidentification, expressions for the calculation of the weak-instruments critical values in terms of the Nagar bias of the GMMf estimator relative to the benchmark simplify and no simulation methods or Patnaik (1949) distributional approximations are needed. In the grouped-data IV designs of Andrews (2018), where the robust F-statistic is large but the effective F-statistic is small, the GMMf estimator is shown to behave much better in terms of bias than the 2SLS estimator, as expected by the weak-instruments test results.