Estimation and Inference in Two-Step Econometric Models
两步计量经济模型的估计与推断AI 解读 ↓
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两步计量经济模型的估计与推断
- 研究问题
- 当预期等不可观测解释变量由辅助模型估计后代入第二步时，忽略第一步抽样误差会怎样影响标准误和假设检验？
- 方法与思路
- 作者提出计算两步模型渐近正确标准误的简便通用方法，并说明在联合估计不合适或计算不可行时也可采用该程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称忽略生成回归量的抽样误差会使第二步假设检验产生偏差，即使大样本也如此；两个经验例子显示修正明显影响检验。
- 阅读关注点
- 核对第一步估计误差如何进入第二步方差、两步估计间协方差如何处理，以及标准误修正成立所需的模型条件与正则条件。
- 阅读边界
- 摘要未列出适用模型、正则条件与两个实例的细节；不能据此认定该修正同时解决点估计偏差或一般测量误差问题。
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.