Estimation and Inference in Two-Step Econometric Models
两步计量模型中的估计与推断AI 解读 ↓
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两步计量模型中的估计与推断
- 研究问题
- 两步法中，把辅助模型估计的预期等不可观测变量作为解释变量时，如何将第一步抽样误差纳入第二步的标准误与假设检验？
- 方法与思路
- 作者提出适用于两步计量模型的渐近标准误计算方法，在联合估计不适用或计算不可行时，仍对生成解释变量的抽样误差作校正。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法简单且一般，能给出渐近正确的标准误；两个既有实证例子显示，这些校正对假设检验产生了较大影响。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对两步估计量之间的协方差如何进入校正、所需正则条件，以及两个例子中标准误与检验结果变化的来源。
- 阅读边界
- 摘要未说明具体模型范围、正则条件或有限样本表现；渐近标准误校正的陈述，不能据此解释为解决了所有测量误差或内生性问题。
原文摘要
A commonly used procedure in a wide class of empirical applications is to impute unobserved regressors, such as expectations, from an auxiliary econometric model. This two-step (T-S) procedure fails to account for the fact that imputed regressors are measured with sampling error, so hypothesis tests based on the estimated covariance matrix of the second-step estimator are biased, even in large samples. We present a simple yet general method of calculating asymptotically correct standard errors in T-S models. The procedure may be applied even when joint estimation methods, such as full information maximum likelihood, are inappropriate or computationally infeasible. We present two examples from recent empirical literature in which these corrections have a major impact on hypothesis testing.