OLS(4)-Vấn đề nội sinh

OLS(4) – Vấn đề nội sinh trong mô hình

1. Tổng quát

Cũng như vấn đề đa cộng tuyến và phương sai sai số thay đổi. Vấn đề nội sinh trong mô hình OLS cũng là một chủ đề được thảo luận từ rất lâu. Trong đó, vấn đề nội sinh trong mô hình được coi là một trong những vi phạm nghiêm trọng các giả định của OLS.

Cách kiểm định: Tương quan của biến độc lập và phần dư .

Nội sinh trong mô hình thường xuất hiện dưới 3 dạng sau:

Thứ nhất, thiếu vắng biến độc lập trong mô hình và do đó phần giải thích của biến này sẽ nằm ở sai số (phần dư). Khi đó có mối tương quan chặt giữa biến độc lập và phần dư.

Thứ hai, sai số trong đo lường hay sai lệch do lựa chọn.

Thứ ba, vấn đề đồng thời và hệ phương tình đồng thời.

2. Cách xử lý

C1: Chấp nhận sai lệch tiềm ẩn mà không làm gì cả. Có thể sử dụng thêm lệnh ước lượng vững (robust).

C2: Sử dụng panel data với một mô hình có thể giải quyết vấn đề nội sinh

C3: Tìm một biến proxy khác phù hợp để giải quyết mô hình.

C4: Sử dụng mô hình với biến công cụ: IV model, 2SLS, 3SLS

3. Thực hiện mô hình hồi quy với biến công cụ

3.1 Xác nhận có vấn đề nội sinh trong mô hình

X là biến nội sinh: cov (x,ui) khác 0

3.2 Tìm biến công cụ

Biến công cụ là biến ngoại sinh (thường là các biến không liên quan gì đến biến nghiên cứu Y) có mối liên quan chặt chẽ với biến X.

Phải đáp ứng điều kiện sau

Cov(z,x) ≠ 0

Cov (z,ui) = 0

Điều này thật sự là thách thức lớn nhất trong các mô hình với biến công cụ. Tiêu chí dễ tìm ra là các biến tương quan chặt với X nhưng không liên quan đến biến nghiên cứu Y.

3.3 Các mô hình ước lượng:

3.4 Các kiểm định phải thực hiện

Chắc chắn biến X bị nội sinh

            Ước lượng OLS và IV. Sử dụng Hausman Test để xem xét vấn đề.

            C2: Ước lượng OLS. Trích phần dư và thực hiện hồi quy phần dư với biến độc lập. Sau đó sử dụng F-Test để kiểm định vấn đề nội sinh. Nếu có hiện tượng nội sinh thì pvalue <= 10%

Không có biến công cụ yếu

            Có nhiều cách để kiểm định khả năng mạnh – yếu của biến công cụ. Tất nhiên, không có phương án nào là tốt nhất trong đánh giá này.

            Tiêu chí kiểm định cov(z,ui) = 0

Hiệu lực của biến công cụ

            Thường sử dụng Sargan Test

            B1: Ước lượng mô hình 2SLS

            B2: Trích phần dư.

            B3: Hồi quy phần dư với tất cả các biến ngoại sinh. Tính nR² theo phân phối chi-bình phương.

            B4: So sánh trong bảng phân phối chi bình phương với bậc tự do là số biến nội sinh. Nếu nR² vượt qua giá trị tới hạn (critical value) thì biến công cụ đạt hiệu lực tin cậy.

Các bước thực hiện trên đều có thể thực hiện đơn giản bằng các câu lệnh trong Stata.