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如何测度不可观测变量遗漏的严重程度, 建议各位学者看过来!

Weave 2020-09-09 软件使用

箱:econometrics666@sina.cn

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这篇文章在计量经济圈2019年07月29日首次出现,觉得很重要就再发一次。

今天,因果推断研究小组主要引荐以下三篇文章。他们的主题都是围绕因果推断而展开,作者都是Altonji和Elder。在平常政策评估或者其他回归过程中,尤其是在截面数据中,总有一些不可观测变量会同时影响核心解释变量X和结果变量Y。这会导致系数估计偏误,即此时的X与误差项实际上是相关了,从而不能直接将Y的变化归因到X的变化上。

此时,咱们一般的做法,是尽量找那些不可观测变量的Proxy变量。尽管不能完全控制所有变量,但咱们尽量控制住他们也能让审稿人更信服你的结论。而今天要引荐的,是想通过一些方法告诉你,不可观测变量导致的估计偏误到底有多严重?如果不可观测变量导致的偏误并不严重,或者说在已有可观测变量基础上再出现不可观测变量导致的偏误的可能性较低,此时X对Y的影响就更趋向于因果关系。

第一篇文章,作者先表明一般的IV其实都有很大问题的。

Several previous studies have relied on religious affiliation and the proximity to Catholicschools as exogenous sources of variation for identifying the effect of Catholic schooling ona wide variety of outcomes. Using three separate approaches, we examine the validity ofthese instrumental variables. We find that none of the candidate instruments is a usefulsource of identification of the Catholic school effect, at least in currently available data sets.

第二篇文章,作者强调可以通过可观测变量的回归来评估不可观测变量所导致的估计偏误问题严重性。

In this paper we measure the effect of Catholic high school attendanceon educational attainment and test scores. Because we do not have agood instrumental variable for Catholic school attendance, we developnew estimation methods based on the idea that the amount of selectionon the observed explanatory variables in a model provides a guideto the amount of selection on the unobservables. We also propose aninformal way to assess selectivity bias based on measuring the ratio of selection on unobservables to selection on observables that would berequired if one is to attribute the entire effect of Catholic schoolattendance to selection bias. We use our methods to estimate the effectof attending a Catholic high school on a variety of outcomes. Ourmain conclusion is that Catholic high schools substantially increasethe probability of graduating from high school and, more tentatively,attending college. We find little evidence of an effect on test scores.

第三篇文章,作者进一步提炼出纯粹的计量方法来做第二篇文章中的检验。

We develop new estimation methods for estimating causal effects based on the idea thatthe amount of selection on the observed explanatory variables in a model provides a guideto the amount of selection on the unobservables. We discuss two approaches, one of whichinvolves the use of a factor model as a way to infer properties of unobserved covariates fromthe observed covariates. We construct an interval estimator that asymptotically covers thetrue value of the causal effect, and we propose related confidence regions that cover the truevalue with fixed probability.

下面这篇QJE上的文章也使用了上面的计量方法。

关于一些计量方法的合辑,各位学者可以参看如下文章:实证研究中用到的200篇文章, 社科学者常备toolkit实证文章写作常用到的50篇名家经验帖, 学者必读系列过去10年AER上关于中国主题的Articles专辑AEA公布2017-19年度最受关注的十大研究话题, 给你的选题方向2020年中文Top期刊重点选题方向, 写论文就写这些后面,咱们又引荐了使用CFPS, CHFS, CHNS数据实证研究的精选文章专辑!这40个微观数据库够你博士毕业了, 反正凭着这些库成了教授Python, Stata, R软件史上最全快捷键合辑!关于(模糊)断点回归设计的100篇精选Articles专辑!关于双重差分法DID的32篇精选Articles专辑!关于合成控制法SCM的33篇精选Articles专辑!最近80篇关于中国国际贸易领域papers合辑!最近70篇关于中国环境生态的经济学papers合辑!⑨使用CEPS, CHARLS, CGSS, CLHLS数据库实证研究的精选文章专辑!最近50篇使用系统GMM开展实证研究的papers合辑!关于相关计量方法视频课程,文章,数据和代码,参看 1.面板数据方法免费课程, 文章, 数据和代码全在这里, 优秀学人好好收藏学习!2.双重差分DID方法免费课程, 文章, 数据和代码全在这里, 优秀学人必须收藏学习!3.工具变量IV估计免费课程, 文章, 数据和代码全在这里, 不学习可不要后悔!4.各种匹配方法免费课程, 文章, 数据和代码全在这里, 掌握匹配方法不是梦!5.断点回归RD和合成控制法SCM免费课程, 文章, 数据和代码全在这里, 有必要认真研究学习!6.空间计量免费课程, 文章, 数据和代码全在这里, 空间相关学者注意查收!7.Stata, R和Python视频课程, 文章, 数据和代码全在这里, 真的受用无穷!下面这些短链接文章属于合集,可以收藏起来阅读,不然以后都找不到了。

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