Submitted by Lucas Pimentel Vilela (lvilela@fgvmail.br) on 2013-10-07T17:22:14Z
No. of bitstreams: 2
Dissertação Final.pdf: 665295 bytes, checksum: b54a14202e41e19e863a73328cfb2123 (MD5)
Supplement.pdf: 2259071 bytes, checksum: 19718d483c50f35f3878c81521b0acf9 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2013-10-08T21:33:30Z (GMT) No. of bitstreams: 2
Dissertação Final.pdf: 665295 bytes, checksum: b54a14202e41e19e863a73328cfb2123 (MD5)
Supplement.pdf: 2259071 bytes, checksum: 19718d483c50f35f3878c81521b0acf9 (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2013-10-14T14:44:28Z (GMT) No. of bitstreams: 2
Dissertação Final.pdf: 665295 bytes, checksum: b54a14202e41e19e863a73328cfb2123 (MD5)
Supplement.pdf: 2259071 bytes, checksum: 19718d483c50f35f3878c81521b0acf9 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-10-14T14:45:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2
Dissertação Final.pdf: 665295 bytes, checksum: b54a14202e41e19e863a73328cfb2123 (MD5)
Supplement.pdf: 2259071 bytes, checksum: 19718d483c50f35f3878c81521b0acf9 (MD5)
Previous issue date: 2013-09-17 / This dissertation deals with the problem of making inference when there is weak identification in models of instrumental variables regression. More specifically we are interested in one-sided hypothesis testing for the coefficient of the endogenous variable when the instruments are weak. The focus is on the conditional tests based on likelihood ratio, score and Wald statistics. Theoretical and numerical work shows that the conditional t-test based on the two-stage least square (2SLS) estimator performs well even when instruments are weakly correlated with the endogenous variable. The conditional approach correct uniformly its size and when the population F-statistic is as small as two, its power is near the power envelopes for similar and non-similar tests. This finding is surprising considering the bad performance of the two-sided conditional t-tests found in Andrews, Moreira and Stock (2007). Given this counter intuitive result, we propose novel two-sided t-tests which are approximately unbiased and can perform as well as the conditional likelihood ratio (CLR) test of Moreira (2003). / Esta dissertação trata do problema de inferência na presença de identificação fraca em modelos de regresso com variáveis instrumentais. Mais especificamente em testes de hipóteses com relação ao parâmetro da variável endógena quando os instrumentos são fracos. O principal foco é nos testes condicionais unilaterais baseados nas estatísticas de razão de máxima verossimilhança, score e Wald. Resultados teóricos e numéricos mostram que o teste t condicional unilateral baseado no estimador de mínimos quadrados em dois estágios tem uma boa performance mesmo na presença de instrumentos fracamente correlacionados com a variável endógena. A abordagem condicional corrige uniformemente o tamanho do teste t e quando a estatística F populacional é tão pequena quanto dois, o poder do teste é próximo ao power envelope tanto de testes similares quanto de não similares. Tal resultado é surpreendente visto a má performance dos testes t’s condicionais bilaterais relatada em (6, Andrews, Moreira and Stock (2007)). Dado esse resultado aparentemente contra intuitivo, apresentamos novos testes t’s condicionals bilaterais que são aproximadamente não viesados e performam, em alguns casos, tão bem quanto o teste condicional baseado na estatística de razão de verossimilhança de ( 19 , Moreira (2003)).
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:bibliotecadigital.fgv.br:10438/11222 |
Date | 17 September 2013 |
Creators | Vilela, Lucas Pimentel |
Contributors | Medeiros, Marcelo C., Almeida, Caio Ibsen Rodrigues de, Escolas::EPGE, FGV, Moreira, Marcelo J. |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | English |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional do FGV, instname:Fundação Getulio Vargas, instacron:FGV |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0027 seconds