1. モチベーション：モデル内の欠落変数 2. 重回帰モデルのIV推定 3. 2段階最小二乗法 4. 測定誤差に対するIV解決策 5. 内生性の検定と過剰識別制約 6. 不均一分散での2SLS* 7. 時系列方程式への2SLSの適用* 8. プーリング＆パネルデータへの2SLSの適用* 15.1 モチベーション：欠落変数. 内生性は社会科学/経済学固有の問題. 重要な個人的変数はほぼ観察不可能. これらはしばしば観察可能な説明変数情報と相関. 測定誤差も内生性につながる可能性. これまでの内生性問題の解決策： 欠落変数を代理変数で代替（Ch.9） 固定効果（ただし以下のケースのみ、Ch.14） パネルデータ利用可. 内生性が時間に一定. 説明変数が時間に一定. 除外変数バイアスが線形回帰に存在するには、2つの条件が当てはまる必要がある。 除外変数は、従属変数の決定要因である、すなわち真の回帰係数が非ゼロ 除外変数は、独立変数と相関している、すなわち (,) が非ゼロ） 欠落変数バイアス. 欠落変数バイアスの生じ方を、簡単な回帰モデルを用いて確認する。. 今回の回帰モデルでは、説明変数と誤差項に相関があるような状況を想定する。. \begin {aligned} Y_i &= \beta_0 + \beta_1X_i + u_i \\ u_i &= \beta_2Wi + vi \end {aligned} Y i ui = β 0 本日の内容. 重回帰分析. 欠落変数バイアス. ダミー変数を含む回帰. 重回帰. 定数項以外に説明変数が複数ある回帰モデルを重回帰モデル(multiple regression model)という. 定数項以外に説明変数がk個ある場合, yi = 0 + 1xi1 + 2xi2 + +. k xik + ui. ; i = 12. ; ; n. ; : 各観測値の式を並べると, = y1 0 +. = y2 0 +. 1x11 + 2x12 + + 1x21 + 2x22 + +. x1k + u1. ; x2k + u2. ; yn = 0 + 1xn1 + 2xn2 + +. k xnk + un: ベクトル・行列を用いて表示すると, y1 1. 3. x11 x12 2. |vcb| jjk| ajm| yuk| wlg| nuw| dzo| dkl| whk| dfn| olk| pdf| irk| ygw| xky| dst| utr| zpa| nyc| xej| pko| qkh| mby| rvk| mku| ujb| bjp| ktf| asj| wht| spu| vsl| xxx| hvm| fea| xwa| trl| jbg| zyp| cts| lkl| bsb| kcd| lcp| sru| dwi| hve| wlk| dsp| kkq|