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Detecting weak identification by bootstrap
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AI
DOI：10.1080/07474938.2026.2670373.png)
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摘要
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本文建议采用自助法重采样来检测工具变量回归中的弱工具变量。当工具变量不弱时，标准化两阶段最小二乘估计量的自助法分布接近标准正态分布。相比之下，这两种分布之间的显著差异表明存在弱工具变量。开发了一种基于自助法的检验方法，用于评估工具变量的强度。蒙特卡罗模拟表明，该检验具有良好的水平和功效。通过Card的应用实例进行说明，在强工具变量下，教育回报显著为正，但在弱工具变量下则不显著。
Keyword:
Weak instruments
Weak identification
Bootstrap
C18
C26
C36
期刊
E
IF:
1
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