工具變量中排除限制的重要性
在許多研究領域，包括統(tǒng)計學和經(jīng)濟學，研究人員在使用工具變量（IV）或外生變量估計結(jié)果時依賴有效的排除限制。這種計算通常用于分析二元處理的因果效應。
變量和排除限制
松散定義，只要自變量不直接影響方程中的因變量，排除限制就被認為是有效的。例如，研究人員依靠樣本人群的隨機化來確保治療組和對照組之間的可比性。然而，有時隨機化是不可能的。
這可能有多種原因，例如無法獲得合適的人口或預算限制。在這種情況下，最佳實踐或策略是依賴工具變量。簡而言之，當對照實驗或研究根本不可行時，使用工具變量的方法來估計因果關系。有效排除限制發(fā)揮作用的'。
當研究人員使用工具變量時，他們依賴于兩個主要假設。首先是排除的儀器獨立于錯誤過程分發(fā)。另一個是排除的工具與包含的內(nèi)生回歸因子充分相關。因此，IV模型的規(guī)范指出，排除的工具僅間接影響自變量。
因此，排除限制被認為是影響治療分配的觀察變量，而不是以治療分配為條件的感興趣的結(jié)果。另一方面，如果排除的工具顯示對因變量產(chǎn)生直接和間接影響，則應拒絕排除限制。
排除限制的重要性
在聯(lián)立方程系統(tǒng)或方程組中，排除限制是至關重要的。聯(lián)立方程組是一組有限的方程組，其中做出了某些假設。盡管它對方程組的解很重要，但由于該條件涉及不可觀察的殘差，因此無法測試排除限制的有效性。
排除限制通常由研究人員直觀地強加，研究人員必須說服這些假設的合理性，這意味著觀眾必須相信研究人員支持排除限制的理論論點。
排除限制的概念表示一些外生變量不在某些方程中。通常，這個想法是通過說外生變量旁邊的系數(shù)為零來表示的。這種解釋可以使這個限制（假設）可檢驗，并且可以使聯(lián)立方程系統(tǒng)被識別。
來源
- Schmidheiny，Kurt。"微觀經(jīng)濟學的簡短指南：工具變量"Schmidheiny.name. 2016年秋季。
- 曼尼托巴大學拉迪健康科學學院工作人員。"工具變量簡介"UManitoba.ca。
