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Russell Davidson
James G. MacKinnon

反对使用 JIVE 的论证

研究问题
刀切工具变量估计量 JIVE 的两种变体,相比两阶段最小二乘和有限信息最大似然表现如何,尤其在弱工具变量下?
方法与思路
作者开展一系列蒙特卡洛实验,比较两种 JIVE、2SLS 与 LIML 的表现;摘要未列出数据生成机制、样本量和评价指标。
材料陈述的贡献
摘要称所考察实验中 JIVE 比2SLS更分散,且几乎各方面均不及 LIML,弱工具变量下尤差;作者据此反对使用 JIVE。
阅读关注点
应核对模拟设计覆盖哪些工具强度与误差结构、分散程度如何衡量,以及不同变体、极端结果和估计风险的比较方式。
阅读边界
仅据所给 Crossref 摘要,模拟结果不能证明 JIVE 在所有设定下均应弃用;作者的广泛建议需结合全文实验范围判断。

原文摘要

Abstract We perform an extensive series of Monte Carlo experiments to compare the performance of two variants of the ‘jackknife instrumental variables estimator’, or JIVE, with that of the more familiar 2SLS and LIML estimators. We find no evidence to suggest that JIVE should ever be used. It is always more dispersed than 2SLS, often very much so, and it is almost always inferior to LIML in all respects. Interestingly, JIVE seems to perform particularly badly when the instruments are weak. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.

笔记与分组