内生性线性回归模型估计方法的改进

作     者：杨潇坤 遆俐君 Yang Xiaokun;Ti Lijun

作者机构：兰州大学易班发展中心大数据中心兰州730030 清华大学公共管理学院北京100084 

出 版 物：《统计与决策》 (Statistics & Decision)

年 卷 期：2022年第38卷第14期

页      面：15-20页

核心收录：

学科分类：07[理学] 070104[理学-应用数学] 0701[理学-数学] 

主　　题：内生性 线性回归模型 Copula函数 最大后验估计 工具变量 

摘      要：线性回归模型的内生性问题导致参数估计量有偏且不一致。工具变量法作为解决内生性问题的经典方法,在实践中却经常因为难以找到理想的工具变量而无法实现。Gaussian Copula方法通过Copula函数度量内生解释变量与随机误差项的相关性,无须借助工具变量即可修正内生性问题,但是以内生解释变量的非正态性为假设前提。文章基于贝叶斯理论利用最大后验方法估计模型参数,提出一种改进的Gaussian Copula方法,放松了对于内生解释变量分布的假定;同时,通过蒙特卡罗模拟验证了所提方法的有效性;最后,应用提出的方法估计了中国农村居民教育收益率。