Tại sao dạng chức năng của giai đoạn 1 trong 2SLS không quan trọng?

Trong một bài thuyết trình hôm nay, diễn giả đã đưa ra tuyên bố trên. Ông nói rằng ngay cả khi giai đoạn đầu tiên được xác định sai, các ước tính hệ số của giai đoạn thứ hai vẫn sẽ có hiệu lực. Là một sinh viên tốt nghiệp thấp, tôi không thể yêu cầu một lời giải thích, vì vậy bây giờ tôi đã cầu xin sự giúp đỡ của bạn!

econometrics 2sls

— Heisenberg
nguồn

Đó là sự hiểu biết của tôi rằng điều duy nhất bạn quan tâm là bạn

, tức là giá trị dự đoán của giai đoạn đầu tiên, là không tương quan với số hạng sai số của giai đoạn thứ hai. Các hệ số của giai đoạn đầu tiên của bạn có thể bị sai lệch hoặc dự đoán năng suất bên ngoài đơn vị, v.v., nhưng điều này sẽ không tạo ra mối tương quan giữa các giá trị dự đoán của biến nội sinh của bạn và thời hạn lỗi của giai đoạn thứ hai. Tôi chưa bao giờ thấy một bằng chứng về điều này mặc dù, nhưng tôi đã thấy những lời giải thích dọc theo dòng này từ ví dụ Imbens.

\hat{x}

$\hat{x}$

— coffeinjunky

Nếu x của bạn là một hình nộm, thì tôi đồng ý. Nếu x của bạn liên tục, tôi sẽ nghi ngờ (mặc dù tôi chưa thấy bằng chứng). Nói chung khi mọi người nói về tính không thiên vị, điểm xuất phát của họ cho rằng mô hình tuyến tính là hợp lệ. Ý tôi là, nói chung là họ đang tìm kiếm để có được điều đó

từ

. Nhưng nếu

là một mô hình rác sau đó

không trả lời các câu hỏi mà bạn đang giả sử rằng nó làm. (Tôi chỉ nói về hình thức chức năng, không phải hình thức phân phối)

E [\hat{β}] = β

$E[\hat\beta] = \beta$

y = X^{'} β

$y = X'\beta$

y = X^{'} β

$y = X'\beta$

β

$\beta$

— generic_user

Bởi vì OLS không thiên vị ở mức trung bình. Trừ khi nó không chính xác (sai lệch), thực sự không quan trọng lắm hình thức chức năng là gì.

Tuy nhiên, một hình thức chức năng kém có thể gây ra sự không chính xác (hội tụ chậm hơn).

Sự lựa chọn kém của hình thức chức năng không thể dẫn đến sai lệch biến. Chỉ thiếu sót của một biến.

Sử dụng g (x) thay vì f (x) là dạng chức năng kém. Sử dụng g (x) thay vì g (x, y) là một biến bị bỏ qua.

— RegressForward
nguồn

Hình thức chức năng sai có thể dẫn đến bỏ qua biến thiên, không?

— Heisenberg

x

$x$

x^{2}

$x^2$

x

$x$