Testing the Exogeneity of Instrumental Variables and Regressors in Linear Regression Models Using Copulas
利用 Copula 检验线性回归中工具变量与回归变量的外生性AI 解读 ↓
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利用 Copula 检验线性回归中工具变量与回归变量的外生性
- 研究问题
- 在线性回归模型中，如何借助 Copula 与变量变换构造工具变量外生性检验，并评估其在内生和外生情景下的拒绝表现？
- 方法与思路
- 作者称，工具变量外生性等价于保持累积分布值的标准正态变换的外生性，据此建立 Wald 检验，并用不同样本量的模拟评估。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告内生情景下较高的拒绝率，同时给出外生情景下随样本量变化的拒绝率；这些结果提供模拟证据，但不足以单独确认名义检验水平得到控制。
- 阅读关注点
- 应核对外生性的具体定义、变换等价结论的条件、检验如何处理不可观测误差，以及在百分之五名义水平下的尺寸失真和功效比较。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或获期刊接收；摘要未说明关键分布条件，外生情景的拒绝率表述也不能证明检验尺寸准确。
原文摘要
We provide a Copula-based approach to test the exogeneity of instrumental variables in linear regression models. We show that the exogeneity of instrumental variables is equivalent to the exogeneity of their standard normal transformations with the same CDF value. Then, we establish a Wald test for the exogeneity of the instrumental variables. We demonstrate the performance of our test using simulation studies. Our simulations show that if the instruments are actually endogenous, our test rejects the exogeneity hypothesis approximately 93% of the time at the 5% significance level. Conversely, when instruments are truly exogenous, it dismisses the exogeneity assumption less than 30% of the time on average for data with 200 observations and less than 2% of the time for data with 1,000 observations. Our results demonstrate our test's effectiveness, offering significant value to applied econometricians.