Ендогенність проти непоміченої гетерогенності

13

Чим відрізняється ендогенність від незастереженої неоднорідності? Я знаю, що ендогенність походить, наприклад, від опущених змінних? Але, наскільки я розумію, непомічена неоднорідність викликає ту саму проблему. Але де саме лежить різниця між цими двома поняттями?

regression assumptions

— MarkDollar
джерело

неспостережна неоднорідність може мати різні інтерпретації (Google, наприклад, не дає унікального визначення), можете, будь ласка, навести якусь посилання або дати точне визначення, яке ви хочете пояснити.

— mpiktas

@mpiktas: Я аналізую проблему пропущених змінних у регресії. Опущення змінних викликає проблеми з послідовністю оцінки. Існує маса інших проблем, які викликають непослідовність (наприклад, причинно-наслідкові зв’язки та помилки вимірювань). Всі ці проблеми відомі як Ендогенність. Але в цьому контексті ви часто чуєте слово непомітна неоднорідність. І я не впевнений, чи це синонім Ендогенності? Вибачте, я не можу дати вам більше інформації, тому що я не маю жодної інформації (посилання є польською мовою, ви б не зрозуміли :))

— MarkDollar

3

спробуйте, я знаю російську, і формули однакові для всіх мов.

— mpiktas

13

Терміни "ендогенність та непомічена гетерогенність" часто посилаються на одне і те ж, але використання дещо відрізняється, навіть в межах економіки, дисципліни, яку я найбільше асоціюю з термінами.

У рівнянні регресії пояснювальна змінна є ендогенною, якщо вона корелює з терміном помилки.

Ендогенність часто описують як три джерела: опущені змінні, похибка вимірювання та одночасність. Хоча часто корисно згадувати ці "джерела" окремо, іноді виникає плутанина, оскільки вони не є справді різними. Уявіть собі регресію, яка передбачає вплив освіти на заробітну плату. Можливо, наша міра освіти - це просто кількість років, яку хтось провів у формальній освіті, незалежно від типу освіти. Якщо у мене є чітке уявлення про те, який тип освіти впливає на заробітну плату, я можу описати цю ситуацію як помилку вимірювання в змінній освіти. Як варіант, я міг би описати ситуацію як проблему пропущених змінних (змінні, що вказують на тип освіти).

Можливо, зарплата також впливає на рішення про освіту. Якщо заробітна плата та освіта оцінюються одночасно, це є прикладом одночасності, але це теж може бути перероблене з точки зору опущених змінних.

Неспостережна неоднорідність - це просто зміна / відмінності між випадками, які не вимірюються. Якщо ви розумієте ендогенність, я вважаю, що ви розумієте наслідки непоміченої неоднорідності в регресійному контексті.

— Михайло Єпископ
джерело

1

Я також включав би авторегресію з автокорельованими помилками та вибірку вибірки, як додаткові способи виникнення ендогенності.

— Мастеров Дмитро Васильович

1

@ DimitriyV.Masterov, Дякую, що згадував ці поняття, я думаю, що вони продовжують точку, яку я робив. Не могли б, наприклад, даний випадок авторегресії з автокорельованими помилками чи вибір вибірки бути переосмисленими як проблема пропущених змінних? Я знаю, що я нічого не вчу. Я просто хочу, щоб студенти думали про те, як пов’язані ці терміни, і усвідомлюють, що одне і те ж статистичне питання може бути осмислено багатьма способами.

— Михайло Єпископ

13

Я погоджуюся з описом ендогенності @ Майкла --- мова йде про проблему зі змінними, які ви включаєте, та їх співвідношенням до змінних, яких ви не маєте (тобто, речі в терміні помилки).

Неспостережна неоднорідність зазвичай стосується неспостережуваних компонентів ефектів, які ви оцінюєте. Продовжуючи приклад освіти @ Майкла, непоміченою неоднорідністю може бути те, що деякі люди мають більший прибуток (наприклад, підвищення заробітної плати) від відвідування школи, ніж інші. Нехай повернення для людини буде з . У нас є де (як правило, журнал) доходу, - роки навчання, а - це набір інших елементів управління. Приклад ендогенності - коли співвідноситься з $i$ $\beta + b_i$ $\mathbb{E}(b_i) = 0$

y_{i} = x_{i} (β + b_{i}) + w_{i}^{'} γ + ϵ_{i},

$\begin{equation*} y_i = x_i (\beta + b_i) + w^\prime_i \gamma + \epsilon_i, \end{equation*}$

y_{i}

$y_i$

x_{i}

$x_i$

w_{i}

$w_i$

x_{i}

$x_i$

ϵ_{i}

$\epsilon_i$ (наприклад, освіта корелює з IQ, чого немає серед інших наших прогнозів).

Якщо ми оцінюємо один коефіцієнт, маємо Дивіться, що включена змінна корелює з терміном помилки , викликаючи ті самі проблеми, що і у випадку ендогенності.

y_{i} = x_{i} β + w_{i}^{'} γ + (ϵ_{i} + b x_{i}) = x_{i} β + w_{i}^{'} γ + {\tilde{ϵ}}_{i}

$\begin{equation*} y_i = x_i \beta + w^\prime_i \gamma + (\epsilon_i + b x_i) = x_i \beta + w^\prime_i \gamma + \tilde{\epsilon}_i \end{equation*}$

x_{i}

$x_i$

{\tilde{ϵ}}_{i}

$\tilde{\epsilon}_i$

— Чарлі
джерело

3

Я розумію, що неоднорідність є різницею між людьми. Спостережувана гетерогенність зазвичай складається з коваріатів, а непомічена гетерогенність складається з будь-якої непоміченої різниці, як здатність чи зусилля.

Під ендогенністю розуміється взаємозв'язок між спостережуваними та непоміченими змінними, а саме те, що вони залежать одна від одної.

— дан
джерело

2

Щоб завершити це:

Неспостережна неоднорідність - одна з можливих причин ендогенності.
Отже, ендогенність - це більш широкий термін.
Неспостережна неоднорідність передбачає ендогенність, але не навпаки.

— петермейснер
джерело

2

різниця між незастереженою гетерогенністю та ендогенністю у випадку опущених змінних полягає у зроблених припущеннях ортогональності. Якщо в першому, припущення полягає в тому, що недоглянута опущена змінна не залежить від спостережуваної (включеної) пояснювальної змінної x, ... в останньому це припущення розслаблене таким чином, що непомічена (опущена) змінна корелює з деякою з спостережуваних (включено) пояснювальну змінну.

— молочники
джерело

-1

Відповідь проста, без пояснень, тому що вона не бажана: якщо опущені змінні, що викликають ендогенність, не спостерігаються, ми називаємо це незастереженою неоднорідністю. Легко :)

— Е.Бради
джерело