Instrumentvariablenregression mit schwachen Instrumenten

Dieses Papier entwickelt eine asymptotische Verteilungstheorie für Instrumentvariablenregression, wenn die partielle Korrelation zwischen den Instrumenten und einer einzelnen eingeschlossenen endogenen Variable schwach ist, hier modelliert als lokal null. Asymptotische Darstellungen werden für verschiedene Instrumentvariablenstatistiken bereitgestellt, einschließlich der Zwei-Stufen-Kleinste-Quadrate (TSLS) und der beschränkten Informations-Maximum-Likelihood (LIML) Schätzer sowie deren t-Statistiken. Die asymptotischen Verteilungen liefern gute Approximationen für Stichprobenverteilungen bereits bei nur 20 Beobachtungen pro Instrument. Selbst in großen Stichproben kann TSLS stark verzerrt sein, aber LIML ist in vielen Fällen ungefähr medianfrei. Die Theorie schlägt konkrete quantitative Richtlinien für die praktische Anwendung vor. Diese Richtlinien helfen, die Schätzungen von Angrist und Krueger (1991) zu den Erträgen der Bildung zu interpretieren: Während TSLS-Schätzungen mit vielen Instrumenten dem OLS-Schätzwert von 6 % nahekommen, liegen die zuverlässigeren LIML- und TSLS-Schätzungen mit weniger Instrumenten zwischen 8 % und 10 % mit einem typischen Konfidenzintervall von (6 %, 14 %).