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INSTRUMENTAL VARIABLES REGRESSIONS WITH UNCERTAIN EXCLUSION RESTRICTIONS: A BAYESIAN APPROACH

机译：具有不确定排除限制的仪器变量回归：贝叶斯方法

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摘要

The identification of structural parameters in the linear instrumental variables (IV) model is typically achieved by imposing the prior identifying assumption that the error term in the structural equation of interest is orthogonal to the instruments. Since this exclusion restriction is fundamentally untestable, there are often legitimate doubts about the extent to which the exclusion restriction holds. In this paper I illustrate the effects of such prior uncertainty about the validity of the exclusion restriction on inferences based on linear IV models. Using a Bayesian approach, I provide a mapping from prior uncertainty about the exclusion restriction into increased uncertainty about parameters of interest. Moderate prior uncertainty about exclusion restrictions can lead to a substantial loss of precision in estimates of structural parameters. This loss of precision is relatively more important in situations where IV estimates appear to be more precise, for example in larger samples or with stronger instruments. I illustrate these points using several prominent recent empirical papers that use linear IV models. An accompanying electronic table allows users to readily explore the robustness of inferences to uncertainty about the exclusion restriction in their particular applications.
机译：线性工具变量（IV）模型中结构参数的识别通常通过施加先验识别假设来实现，即所关注的结构方程中的误差项与该工具正交。由于此排除限制从根本上是无法测试的，因此通常对排除限制的适用范围存在合理怀疑。在本文中，我说明了基于线性IV模型的关于排除限制有效性的先验不确定性对推理的影响。使用贝叶斯方法，我提供了从排除限制的先前不确定性到关注参数增加的不确定性的映射。事先关于排除限制的不确定性可能会导致结构参数估计的准确性大大降低。在IV估计值看起来更精确的情况下，例如在较大的样本或使用更强大的仪器时，这种精度损失相对更为重要。我使用最近一些使用线性IV模型的著名经验论文来说明这些观点。随附的电子表格使用户可以轻松地探索推断在其特定应用中对排除限制的不确定性的可靠性。

著录项

  • 来源
    《Journal of applied econometrics》 |2012年第1期|p.108-128|共21页
  • 作者

    A ART KRAAY;

  • 作者单位

    Mail Stop MC3-3O1, The World Bank Group, 1818 H Street NW. Washington. DC 20433, USA;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
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