操作変数の強さの検定と過剰識別制約とは? わかりやすく解説

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操作変数の強さの検定と過剰識別制約

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/11/09 10:09 UTC 版)

操作変数法」の記事における「操作変数の強さの検定と過剰識別制約」の解説

内生的共変数と操作変数両方とも観測可能なので、操作変数強さ直接的に評価できる内生的説明変数一つ場合によく使われる経験的な方法一つが以下のようなのである第一段階回帰において除外されている操作変数無関係であるという帰無仮説の下でのF検定統計量10以上かどうか判別する操作変数興味のある方程式誤差項相関していないという仮説は、適切に識別されモデルでは検定不可能である。もしモデル過剰識別ならば、この仮説検定するために用いることのできる利用可能情報がある。これらの過剰識別制約の最も一般的な検定で、サーガン-ハンセン検定英語版)と呼ばれるものは、もし操作変数本当に外生的ならば、回帰残差は外生変数とは無相関だろうという観察基づいている。サーガン-ハンセン検定統計量回帰残差外生的変数対し最小二乗法回帰した際の T R 2 {\displaystyle TR^{2}} (決定係数観測値の数を掛けたもの)として計算できる。この検定統計量(の分布)は誤差項操作変数無相関であるという帰無仮説の下で自由度 m − k {\displaystyle m-k} のカイ二乗分布漸近的に収束する

※この「操作変数の強さの検定と過剰識別制約」の解説は、「操作変数法」の解説の一部です。
「操作変数の強さの検定と過剰識別制約」を含む「操作変数法」の記事については、「操作変数法」の概要を参照ください。

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