Are Instrumental Variables Really That Instrumental? Endogeneity Resolution in Regression Models for Comparative Studies
工具变量究竟有多必要？比较研究回归模型中的内生性处理AI 解读 ↓
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工具变量究竟有多必要？比较研究回归模型中的内生性处理
- 研究问题
- 当解释变量与误差相关时，能否仍从同一系统跨期或不同系统同期的回归系数比较中，恢复真实的系数变化？
- 方法与思路
- 作者分析比较研究中的内生性偏差，要求解释变量协方差结构与误差和解释变量协方差的相应乘积在比较对象间保持相等。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在所述不变条件成立时可以测量真实的系数变化，并提出一种可替代工具变量法或与其配合使用的比较思路。
- 阅读关注点
- 应核对相等条件的精确矩阵表达、系数变化的目标含义、条件是否可检验，以及它与单个回归系数解释之间的区别。
- 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，不能将比较结果扩展为任意内生回归的因果解释。
原文摘要
We provide a justification for why, and when, endogeneity will not cause bias in the interpretation of the coefficients in a regression model. This technique can be a viable alternative to, or even used alongside, the instrumental variable method. We show that when performing any comparative study, it is possible to measure the true change in the coefficients under a broad set of conditions. Our results hold, as long as the product of the covariance structure between the explanatory variables and the covariance between the error term and the explanatory variables are equal, within the same system at different time periods or across multiple systems at the same point in time.