DamiRocK

Two-stage least squares: один endogenous x, один z и controls W

Первый шаг x~W+z, второй y~W+xhat. Для корректной 2SLS inference нельзя использовать naive second-stage OLS residual variance буквально.

Алгоритм

Структурная модель y=Wγ+βx+u, x эндогенен, z — исключённый инструмент, W — экзогенные controls.

Шаг 1: регрессия x на W и z, получение x̂.

Шаг 2: регрессия y на W и x̂.

Коэффициенты

При одном инструменте для одного endogenous regressor и тех же controls второй шаг даёт 2SLS коэффициент β.

Почему controls входят в оба шага

W являются собственными инструментами и должны присутствовать в instrument space. Исключение W из первого шага меняет projection и обычно не эквивалентно 2SLS исходной модели.

Стандартные ошибки

Обычный OLS-пакет на втором шаге, трактующий x̂ как обычный наблюдаемый признак и используя его residual formula буквально, не обязан дать корректную 2SLS covariance. Используют специальные IV/2SLS formulas или robust sandwich.

Редакционная практика по 2SLS из metrics_pro · CC BY 4.0.

Reading preferences

Appearance
Contrast
More options

Saved only in this browser. Your device’s reduced-motion setting is always respected. Browser zoom works throughout the site.