【摘 要】
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在计量经济学中,工具变量法是解决变量内生性问题的主要手段,尤其在因果分析领域有着广泛的应用。一个好的工具变量需要同时满足相关性和有效性,相关性要求工具变量与内生变量有较强的相关性,有效性要求工具变量与随机干扰项不相关且对因变量没有直接影响。违反其中任何一个条件,都会导致估计的偏差和不一致性。在实际应用中,工具变量集中极大可能具有无效的工具变量,当工具变量外生性条件不成立时,如何选出有效且与解释变量
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在计量经济学中,工具变量法是解决变量内生性问题的主要手段,尤其在因果分析领域有着广泛的应用。一个好的工具变量需要同时满足相关性和有效性,相关性要求工具变量与内生变量有较强的相关性,有效性要求工具变量与随机干扰项不相关且对因变量没有直接影响。违反其中任何一个条件,都会导致估计的偏差和不一致性。在实际应用中,工具变量集中极大可能具有无效的工具变量,当工具变量外生性条件不成立时,如何选出有效且与解释变量强相关的工具变量将十分有意义。Fan和Zhong（2016）考虑一个非线性的简约方程,在高维情形下利用组Lasso从存在大量弱工具变量的有效工具变量集合（假设全部为有效工具变量）中筛选出强工具变量,从而得到一致估计量（NAIVE:Nonparametric Additive Instrumental Variable Estimator）。就偏差与均方误差而言,NAIVE 估计量比 2SLS（Two-stage Least Squares）估计量更优。Kangetal.（2015）在所有的工具变量均满足相关性条件的假设下提出sisVIVE估计量（some invalid and some valid Ⅳ estimator）,该估计量可以在无效工具变量数量不超过工具变量总数一半时,实现模型的识别和估计。当可能存在无效工具变量时,sisVIVE的效果比2SLS更优。本文主要将sisVIVE结构方程与NAIVE算法融合,从弱工具变量与无效工具变量同时存在的工具变量集中筛选出强而有效的工具变量并进行参数估计。本文的模拟结果表明,本文方法较NAIVE的优点为:当不存在无效工具变量时,可以达到NAIVE的估计效果;当存在无效工具变量时,本文估计量在偏差与均方误差方面均优于NAIVE。在实证研究中,我们通过回顾贸易与经济增长这一经典问题,验证本文方法的有效性。
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