工具变量中排除限制的重要性
在许多研究领域，包括统计学和经济学，研究人员在使用工具变量（IV）或外生变量估计结果时依赖有效的排除限制。此类计算通常用于分析二元处理的因果效应。
变量和排除限制
定义松散，只要自变量不直接影响方程中的因变量，排除限制就被认为是有效的。例如，为了确保治疗组和对照组之间的可比性，研究人员依赖于样本人群的随机化。然而，有时随机化是不可能的。
这可能是由于许多原因造成的，例如无法接触到合适的人口或预算限制。在这种情况下，最佳实践或策略是依靠工具变量。简言之，当受控实验或研究根本不可行时，使用工具变量的方法来估计因果关系。这就是有效的排除限制发挥作用的地方。
当研究人员使用工具变量时，他们依赖于两个主要假设。首先，排除的仪器独立于误差过程分布。另一个是，排除的工具与包含的内生回归系数充分相关。因此，IV模型的规范规定，排除的工具仅间接影响自变量。
因此，排除限制被认为是影响治疗分配的观察变量，而不是以治疗分配为条件的利益结果。另一方面，如果被排除的工具对因变量产生直接和间接影响，则应拒绝排除限制。
排除限制的重要性
在联立方程组或方程组中，排除限制是至关重要的。联立方程组是一组有限的方程组，其中进行了某些假设。尽管排除限制对方程组的解很重要，但由于条件涉及不可观察的残差，因此无法测试排除限制的有效性。
排除限制通常是由研究人员凭直觉施加的，然后研究人员必须说服这些假设的合理性，这意味着观众必须相信研究人员支持排除限制的理论论点。
排除限制的概念表示某些外生变量不在某些方程中。通常，这种想法是通过说该外生变量旁边的系数为零来表达的。这种解释可能会造成这种限制(假设）可测试，并可能使联立方程系统得到识别。
来源
- 施密德海尼，库尔特。《微观经济计量学简明指南：工具变量》，Schmidheiny.name。2016年秋季。
- 曼尼托巴大学卫生科学研究所。“工具变量介绍”，UManitoba.ca。
- 发表于 2021-10-12 18:45
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- 分类：商业金融
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