联立性偏误 发表评论(0) 编辑词条
用普通最小二乘法(OLS)对经典线形回归模型进行回归将得到最优线性无偏估计量。
但在结构式模型中,由于内生变量既可作为解释变量又可作为被解释变量,经典线性回归模型的一个基本假设——解释变量与随机误差项不相关——将得不到满足,因此若仍对结构式模型中的每个结构方程分别运用OLS进行估计,所得到的参数估计值将是有偏和不一致的,即存在联立性偏误(simultaneity bias)或联立方程偏误(simultaneous equations bias)。
但在结构式模型中,由于内生变量既可作为解释变量又可作为被解释变量,经典线性回归模型的一个基本假设——解释变量与随机误差项不相关——将得不到满足,因此若仍对结构式模型中的每个结构方程分别运用OLS进行估计,所得到的参数估计值将是有偏和不一致的,即存在联立性偏误(simultaneity bias)或联立方程偏误(simultaneous equations bias)。
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