半参数有效性工具变量理论：选择、估计、检验及其应用

项目名称： 半参数有效性工具变量理论：选择、估计、检验及其应用

项目编号： No.71301134

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 管理科学

项目作者： 范青亮

作者单位： 厦门大学

项目金额： 20.5万元

中文摘要： 本课题提出一个新的选择和估计半参数有效工具变量的理论。与经典的模型选择方法不同，本课题的新方法满足：1，大样本下模型选择的一致性和稳定性；2，计算上的快捷与可行性。当大量的弱工具以及不相关的工具变量变量存在于实证分析中时，本课题的方法确保在初选阶段保留所有相关的工具变量同时对模型进行降维。下一步，用广义可加性模型估计有效的工具变量集从而获得半参数有效的工具变量估计量。最后，本课题对这个新的工具变量估计量进行统计检验，并且证明这个检验具有良好的效能。另外，本课题首次将弱工具变量方法的分析范围从传统的弱线性相关性扩展到了弱统计依赖性（包含线性相关性以及非线性统计依赖性）。本课题的主要研究任务是建立工具变量模型的方法体系，包括模型选择、参数估计、假设检验，并推导出大样本统计性质。本课题还将该理论模型应用到两个实证研究领域：1，估计教育回报，其中受教育总时间为内生变量；2，金融产品的回报分析。

中文关键词： 工具变量；高维模型；模型选择；；

英文摘要： We propose a new theory to select and estimate semi-parametric efficient instrumental variables. Compared to classic model selection methods, our new theory satisfies: 1, model selection consistency under large samples and stable model selection results; 2, our method is efficient in computation and feasible for high dimensional data. In sparse high dimensional instrumental variable models, our method can select the model which contains the relevant instruments with probability approaching 1. In the next step, we develop a general additive model to estimate the semi-parametric instrumental variable. At last, we apply CLR test for hypothesis testing and show it has very good power. Moreover, we generalize weak instrumental variable from weak correlation (Staiger and Stock, 1997) to weak dependence since correlation only catches dependence in linear reduced form equations. Our new method is multivariate, restrictions free on regression function form and distribution, and it can handle group variable selection which are good fits for the study of IV models. We also apply the theory in the empirical study of: 1, returns to education, where years of education is endogenous variable; 2, returns of financial products in APT models.

英文关键词： instrumental variable；high dimensional models；model selection；；