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【转自人大经济论坛】内生性问题实例
评论时间: 2013/7/18 21:07:09 |
最近被回复时间: 2013/7/18 21:07:09 |
浏览次数: 9619 |
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作者: struggle12 |
标签: 内生性问题
原文链接:http://bbs.pinggu.org/thread-1490167-1-1.html
以前发的东西研究领域过于狭窄,今天发一个估计大家都感兴趣的话题:内生性。国内杂志上的文章很多是不控制内生性问题的,但是,学过计量的人都知道,不控制内生性问题的文章,说得极端点,应该被称为“垃圾” (这话我也是从麦克法登的一个弟子那里听来的)。接下来,我想简单的梳理一下内生性问题,同时以最近读到的一篇文章为例,看看top journal paper是如何处理这个问题的。
关于公司金融领域里的内生性问题的一个比较好的综述是
Roberts, Michael R. and Whited, Toni M., Endogeneity in Empirical Corporate Finance (August 30, 2011). Simon School Working Paper No. FR 11-29. Available at SSRN:[url=http://ssrn.com/abstract=1748604 ]http://ssrn.com/abstract=1748604[/url] or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1748604
也可以从这里下载: http://bbs.pinggu.org/thread-1206402-1-1.html (但这个是之前的一个版本)
总的说来,内生性主要由以下原因造成:
1. 遗漏变量:如果遗漏的变量与其他解释变量不相关,一般不会造成问题。否则,就会造成解释变量与残差项相关,从而引起内生性问题。
2. 解释变量与被解释变量相互影响
3. 度量误差 (measurement error):由于关键变量的度量上存在误差,使其与真实值之间存在偏差,这种偏差可能会成为回归误差(regression error)的一部分,从而导致内生性问题。
解决内生性问题的方法主要有:
1.工具变量法(IV)
这种方法相信大家都已经学过,就是找到一个变量和内生化变量相关,但是和残差项不相关。在OLS的框架下同时有多个IV,这些工具变量被称为two stage least squares (2SLS) estimator。具体的说,这种方法是找到影响内生变量的外生变量,连同其他已有的外生变量一起回归,得到内生变量的估计值,以此作为IV,放到原来的回归方程中进行回归。
2. 自然实验法
就是找到一个事件,该事件只影响一部分样本,或者只影响解释变量而不影响被解释变量。
3.Difference-in-Difference (DID)法
思想是按照一定的标准,找到与样本match的控制组。在假设外在冲击同时影响两个组别的情况下,做差来剔除掉外界冲击的影响。
4. 动态panel
思想是将解释变量和被解释变量的滞后项作为IV
好了,说了这么多,给大家举一个例子,这是我最近看到的最让我难忘的一篇文章。 在这里总结一下,看看人家是怎么把一个简单的idea弄成一篇top journal paper的。
Jayaraman, Sudarshan, and Todd T. Milbourn. 2012. “The Role of Stock Liquidity in Executive Compensation.” The Accounting Review 87 (2) (March): 537-563 75067175.pdf (471.69 KB)
故事是:股票的流动性对经理人的激励合约的设计会产生影响。具体的说,当流动性提高的时候,经理人会更加倾向于选择cash-based compensation比重更小的激励合同,因为这时股票的变现成本较低;同时,高流动性意味着股票中的信息含量更高,因此pay-for-performance sensitivity (PPS)会更高。
这里的两个被解释变量分别是cash-based compensation占total compensation的比重,以及PPS。 关键变量是流动性。
但由于解释与被解释变量之间存在内生性问题,因此需要加以控制。
第一,本文使用了2SLS
第二,本文使用了自然实验法。 作者选取股票拆分作为事件,因为这一事件会影响流动性,但却对合约设计没有影响。
第三,本文还考察了inter-temporal relation,即做组内的差分,来考察变量之间的动态关系。
第四,本文又选取addition to index作为事件,因为该事件影响流动性,但是却降低股价的信息含量,从而能够更好的佐证本文的hypothesis。
除此之外,本文还使用不同的指标来度量流动性和被解释变量进行了robust test,所得结论非常一致。整篇文章让人读过之后有一种荡气回肠、余韵徐歇的感觉,非常精彩!
经过作者这么一折腾,一个简单的故事被讲得漂亮了许多。我经常诧异于坛上的许多兄弟,天天在那里讨论一些很烂很烂的杂志,如果大家把时间分配在认认真真的读这些好paper上,估计早就和那些烂杂志说拜拜了。大家一起进步吧!
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