Actualizado por ultima vez el 27 de septiembre de 2021, por Luis Benites.
Los instrumentos débiles pueden causar estragos en su análisis de regresión. Los “instrumentos” ( variables instrumentales ) son una tercera variable, Z, que se usa cuando tiene variables endógenas, variables que están influenciadas por otras variables en el modelo. Los instrumentos se utilizan para dar cuenta del comportamiento inesperado entre las variables. Los está utilizando para encontrar la verdadera correlación entre la variable explicativa (x) y la variable de respuesta , (y). Por lo tanto, desea que estos instrumentos sean lo más fuertes posible.
Los instrumentos débiles (instrumentos que son solo marginalmente válidos) pueden causar muchos problemas, entre ellos:
- Estimaciones sesgadas para variables independientes ,
- Pruebas de hipótesis con distorsiones de gran tamaño (Stock & Yogo, 2002)
Cómo encontrar un instrumento débil
No existe una sola forma acordada de encontrar instrumentos débiles. Existen muchas pruebas diferentes, según el tipo de regresión que esté ejecutando. Incluso entonces, diferentes autores tienen diferentes definiciones de lo que constituye un instrumento “débil”.
Stock y Watson (2003) sugieren la siguiente regla general para los mínimos cuadrados en dos etapas (2SLS), útil solo si la ecuación de regresión tiene una sola variable en el lado derecho. Utilice la estadística F para probar la importancia de los instrumentos excluidos. Si la estadística F de la primera etapa es menor que 10, esto indica la presencia de un instrumento débil.
Para un regresor escalar (x) y un instrumento escalar (z), una r pequeña al cuadrado (cuando se retrocede x sobre z) indica un instrumento débil. Sin embargo, si z es un vector de instrumentos en la misma situación, una pequeña r 2 o pequeña estadística F también indica un problema potencial (Cameron et. al, 2005).
Si identifica instrumentos débiles en su regresión 2SLS, Baltagi (2007) sugiere las siguientes opciones:
- Encuentre y use un instrumento más fuerte, o
- Utilice un estimador alternativo (como LIML, que utiliza la máxima verosimilitud en lugar de mínimos cuadrados , en lugar de 2SLS).
Referencias
Baltagi, B. (2007). Econometría . Springer Science & Business Media.
Cameron et al. (2005). Microeconometría: Métodos y Aplicaciones. Prensa de la Universidad de Cambridge.
Stock, J. y Yogo, M. (2002). Prueba de instrumentos débiles en regresión lineal IV. Oficina Nacional de Investigación Económica
