Двухэтапный метод наименьших квадратов
Я не могу найти что-либо на эту тему в Интернете, поэтому я пытаюсь здесь. Мне нужно оценить параметры модели нескольких уравнений двухэтапным методом наименьших квадратов.
Переменные Y1, Y2, Y3, X1, X2, X3. Y1 зависит от Y2, Y3 и X1, поэтому в качестве зависимой переменной я выбираю Y1, в качестве регрессоров я выбираю Y2, Y3 и X1, а в качестве инструментов выбираю X1, X2, X3. А ТАКЖЕ.
Что касается параметров, то все в порядке. Проблема заключается либо в значениях t-студента, либо в значениях p, которые указывают, является ли переменная релевантной или нет.
Строго говоря, он показывает огромные значения p, которые сильно отличаются от тех, которые используются при поэтапном вычислении двухэтапного метода (первый метод наименьших квадратов для вычисления теоретических значений Y2 и Y3 в зависимости от X1, X2, X3, затем метод наименьших квадратов Y1 зависит от Y2^, Y3^, X1).
Кто-нибудь знает, почему это? И какие результаты верны.
1 ответ
Чтобы получить правильный индикатор для вывода (p= значение или t-статистика), вам необходимо отрегулировать Ковариационную Матрицу при использовании "ручной" оценки. Причина в том, что при использовании OLS на втором этапе не учитывается, что степени свободы различны из-за оценки на первом этапе. Смотрите здесь и пример в стате.