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1、处理方法与进展 电邮 2016年4月14日 提纲 公司金融中的内生性问题 如此之多 内生性问题的来源 遗漏变量 模型设定偏误 衡量偏误 变量的衡量 联立方程组 双向因果 内生性问题的处理方法 IV GMM 面板数据模型 Panel Data Heckman 选择模型 Treatment effect 模型 倍分法 DID 倾向得分匹配分析 PSM 自然实验 断点回归设计 RDD 投稿时 我怕被问及 审稿时 我乐于问及 内生性问题 公司金融中的内生性问题 如此之多 一些值得考虑的问题 相关关系 因果关系 自然实验 一些潜伏着内生问题的研究主题 资本结构 投资行为 现金持有 公司价值 Tobin
2、s Q 股权结构与公司价值 maybe伪回归 经营绩效与社会责任 因果关系不明朗 投资 现金流敏感性 衡量偏误 股权激励 内部控制 self selection 建立政治关联有助于改善公司业绩吗 self selection 交叉上市具有治理效应吗 self selection 内生性 在回归分析中 干扰项和解释变量相关 回顾 确保估计量具有一致性的条件 随机抽样 满秩 外生 内生性的后果 统计角度而言 OLS MLE 估计结果有偏 不是我们想要的结果 实践角度而言 经验结果存在多种可能的解释 并非 因果 推断 审稿人可以提出多种可能导致你的实证结果的解释 何谓内生性 多数人的 处理方法 摆
3、Pose 内生性问题的可能来源 互为因果 资本结构 投资行为 现金持有 Tobin s Q 遗漏变量 理论分析和前期文献中提到的重要变量 自我选择偏误 衡量偏误 Fazzari et al 1988 JEL 投资 现金流敏感性 Refs Fazzari et al 1988 JEL Kaplan and Zingales 1997 QJE Fazzari et al 2000 QJE Kaplan and Zingales 2000 QJE Erickson and Whited 2000 JPE Alti 2003 JF 评论 多数情况下 遗漏变量是我们的 无奈之举 更多的情况下 我们都表现
4、为 过度自信 或 掩耳盗铃 解决方法 尽量使用 丰满 一点的模型 要熟悉相关理论和文献 IV or GMM 如何找 遗漏变量 Omitted Variable bias 简介 房租的决定因素 Q1 是否存在内生性问题 A1 有可能 政策变量可能被遗漏了 Q2 怎么办 A1 IV 家庭收入 Income A2 IV 地区虚拟变量 d1 d2 d3 遗漏变量 Omitted Variable bias 一个例子 Stata commands eivreg sem logitem simex cme Ewreg XTEWreg 衡量偏误 Measurement Error ME 简介 融资约束假说与
5、投资 现金流敏感性 Fazzari et al 1988 JEL Kaplan and Zingales 1997 QJE Fazzari et al 2000 QJE Kaplan and Zingales 2000 QJE Erickson and Whited 2000 JPE Alti 2003 JF Erickson and Whited 2012 RFS T Whited 的处理方法 Higher Order Moments GMM HGMM Signs Estimator SigE Erickson and Whited 2012 RFS Average q v s Margin
6、al q 对比了 HGMM Dynamic Panel Data IV 提出了 Minimum Distance Technique Stata codes Stata commands Ewreg XTEWreg 衡量偏误 Measurement Error ME 一场争论 工具变量法与GMM估计 IV GMM 面板数据模型 Panel Data Models Heckman 选择模型 Treatment effect 模型 倍分法 DID 倾向得分匹配分析 PSM 断点回归设计 RDD 结构方程模型 SEM 内生性问题的处理方法 IV GMM 估计 y a X Z IV 假设 Corr Z
7、 0 一夫一妻 2SLS 假设 Corr Z 0 一夫多妻 第一阶段的回归只是在分配 Z1 Z2 的与 X 之间关系的权重 GMM E Z1 0 E Z2 0 Stata commands ivregress ivreg2 gmm x OLS 2SLS w1 w2 w3 GMM IV w1 w2 w3 IV 2SLS Stage1 reg X on Z get X hat Stata2 reg Y on X hat get IV 2SLS 估计 Moment Condition MC 矩条件 样本矩条件 SMC 目标函数 GMM 估计 Lars Peter Hansen 固定效应模型 Fixe
8、d Effects Model FE 模型设定 ai CEO 特征 公司文化等 Stata commands xtreg fe xi regress i id OLS估计的问题 FE估计的基本思想 一阶差分变换 组内去心变换 固定效应模型 Fixed Effects Model FE 应用 Flannery and Rangan 2006 JFE 资本结构的动态调整 Lemmon et al 2008 JF 资本结构的动态调整 Malmendier et al 2011 JF 经理人特征 早期经历 与财务决策 Graham et al 2012 RFS 经理人特征与高管薪酬 叶德珠 等 201
9、2 经济经济 研究 国家文化与居民消费行为 Petersen 2009 RFS 面板模型中标准误的估计 固定效应模型 Fixed Effects Model FE 动态面板模型 Dynamic Panel Data Models 模型设定 1 资本结构 投资行为 现金持有 2 递归特征 3 一阶差分 可以去除个体效应 OLS FE 估计量都是有偏的 要采用 GMM IVs for yit 1 OLS FE 估计量都是有偏的 要采用 GMM Stata commands xtabond xtdpdsys xtdpd xtlsdvc xtregdhp xtabond2 应用 Aghion et a
10、l 2009 JM 汇率波动 金融发展与生产率 规范 Brown et al 2009 JF 金融创新与企业成长 规范 Wintoki et al 2012 JFE 非常细致地探讨了公司治理中的内生性 问题 对各种动态面板估计方法进行了非常深入的对比分析 综合 Flannery and Hankins 2013 JCF 综述 公司金融中的动态面板估计 方法 动态面板模型 Dynamic Panel Data Models 长差分估计法 long difference LD Hahn et al 2007 JE 适用于 T 较小 y 持续性较强的动态面板 Huang and Ritter 200
11、9 JFQA 应用 资本结构调整速度估算 Han Phillips dynamic panel data model Han and Phillips 2010 ET Linear Dynamic Panel Data Regression 适用于y 持续性较强的动态面板 Panel Unit Root Test 分位数动态面板模型 Quantile Dynamic Panel Data Galvao 2011 ET Quantile regression for dynamic panel data 面板VAR模型 Panel VAR models Holtz Eakin et al 198
12、8 E trica Arellano and Bond 1991 RES Love and Zicchino 2006 QREF Stata commands xtregdhp gmm pvar pvar2 xtvar 动态面板模型 Dynamic Panel Data Models 进展 Lee L f J Yu 2010 A spatial dynamic panel data model with both time and individual fixed effects Econometric Theory 26 02 pp 564 597 Yu J R de Jong L f Le
13、e 2012 Estimation for spatial dynamic panel data with fixed effects The case of spatial cointegration Journal of Econometrics 167 1 pp 16 37 Lee L f J Yu 2010 Some recent developments in spatial panel data models Regional Science and Urban Economics 40 5 pp 255 271 综述 Yu J L f Lee 2012 Convergence A
14、 spatial dynamic panel data approach Global Journal of Economics 1 1 pp forthcoming 应用 经济收敛 Lee L f J Yu 2011 Estimation of spatial panels Now Publishers Inc Book 空间动态面板模型 Spatial Dynamic Panel Data Models 倍分法 Difference In Difference DID 房地产调控政策 限价 有效吗 Stata commands diff did3 regress 20092011Diffe
15、rence 广州 限价 16 00020 000 4 000 东莞 不限价 12 00017 000 5 000 Difference 1 000 关键问题 配对样本的选择 二者随时间自然变化的部分应相同 PSM DID 面板数据 多次调控 Treat 倍分法 Difference In Difference DID 倍分法 Difference In Difference DID 应用 Cooper et al 2005 JF 基金更名行为的影响 Villalonga 2004 FM 多元化经营 DID Heckman Chhaochharia and Grinstein 2009 JF 萨
16、班斯法案与 CEO 薪酬 Fr sard 2010 JF 产品市场竞争与现金持有 Black and Kim 2012 JF 董事会结构与公司价值 DID 2SLS 3SLS 倾向得分匹配分析 Propensity Score Matching Method PSM 为何要配对 传统匹配方法 多维 规模 行业 盈利能力 PSM Logit 模型 多维 一维 PS 值 Stata commands pscore psmatch2 nnmatch psmatch 非股权激励 公司 基本思路 股权激励公司 匹配公司 匹配指标 Propensity Score PS 值 Logit Size Industry ROA Leverage Ownership PS 值 降维 多维 一维 倾向得分匹配分析 Propensity Score Matching Method PSM 最近邻匹配 半径匹配 核匹配 用所有 Control 组公司的加权平均 虚构出一个配对公司 C1 T C2 倾向得分匹配分析 Propensity Score Matching Method PSM 应用 Cooper et
