Jackknife-Instrumentvariablen-Schätzungen

Die Schätzungen der Methode der kleinsten Quadrate für zwei Stufen (2SLS) sind in Richtung der Wahrscheinlichkeitsgrenze der OLS-Schätzungen verzerrt. Diese Verzerrung wächst mit dem Grad der Überidentifikation und kann zu stark irreführenden Ergebnissen führen. In diesem Papier schlagen wir zwei einfache Alternativen zu 2SLS und den Schätzern der beschränkten Informationsmaximumswahrscheinlichkeit (LIML) für Modelle mit mehr Instrumenten als endogenen Regressoren vor. Diese Schätzer können als Verfahren der Instrumentvariablen interpretiert werden, die ein Instrument verwenden, das selbst in endlichen Stichproben unabhängig von Störungen ist. Unabhängigkeit wird erreicht, indem ein ‚leave-one-out‘ Jackknife-typisches Anpassungsmaß anstelle der üblichen Gleichung der ersten Stufe verwendet wird. Die neuen Schätzer sind in der ersten Ordnung äquivalent zu 2SLS, weisen jedoch in Bezug auf Verzerrung und Abdeckungsrate der Konfidenzintervalle bessere Eigenschaften in endlichen Stichproben auf, verglichen mit denen von 2SLS und ähnlich wie die von LIML, wenn es viele Instrumente gibt. Copyright © 1999 John Wiley & Sons, Ltd.