R语言模型中的加总偏误与内生性:一种数值模拟方法
引言 本文中主题是内生性,它可能严重偏向回归估计。我将专门模拟由遗漏变量引起的内生性。在本系列的后续文章中,我将模拟其他规范问题,如异方差性,多重共线性和对撞机偏差。
数据生成过程
考虑一些结果变量的数据生成过程(DGP):
对于该模拟,我设置参数值,以及与模拟正相关的独立变量,和(N = 500)。
1 2 3 4 五 6 7 8 9 |
a=50; b=.5; c=.01;
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模拟
模拟将估计下面的两个模型。第一个模型是正确的,它包含实际DGP中的所有术语。但是,第二个模型省略了DGP中存在的变量。相反,变量被误入了误差项 。
第二个模型将产生一个有偏差的估计。差异也会有偏差。这是因为它是内生的,这是一种说它与错误术语相关的奇特方式。由于和,然后。为了说明这一点,我在下面进行了5000次迭代的模拟。对于每次迭代,我使用DGP 构造结果变量。然后我运行回归估计,首先是模型1,然后是模型2。
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仿真结果该仿真产生两种不同的采样分布。请注意,我已将true值设置为。如果不省略,则模拟产生绿色采样分布,以真实值为中心。所有模拟的平均值为0.4998。当被省略,仿真得到的红色采样分布,围绕0.5895居中。它偏离.5895的真实值。此外,偏差采样分布的方差远小于周围的真实方差。这会影响对真实参数执行任何有意义推断的能力。
可以通过分析得出。考虑在模型1中(如上所述),并 通过以下方式相关:
用等式3 代入等式1并重新排序:
省略变量时,实际上是估计的等式4。可以看出,数量有偏差。在这种情况下,由于并且通过构造正相关并且它们的斜率系数是正的,所以偏差将是正的。根据模拟的参数,应该是“真实的”偏差 。这是偏差的分布,它以.0895为中心,非常接近真实的偏差值。
上述推导还可以让我们确定从知道的相关偏差的方向和以及的符号(的真局部效果上)。如果两者都是相同的符号,那么估计值会有偏见。如果符号不同,则估计值将向下偏移。结论上面的案例很一般,但有特殊的应用。例如,如果我们认为个人的收入是教育年限和工作年经验的函数,那么省略一个变量将偏向另一个变量的斜率估计。
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