1、公司金融中的内生性问题：处理方法与进展连玉君中山大学 岭南学院电邮 ： 2015年 5月 9日 山东大学提纲 公司金融中的内生性问题： 如此之多 ！ 内生性问题的 来源 遗漏变量 (模型设定偏误 ) 衡量偏误 (变量的衡量 ) 联立方程组 (双向因果 ) 内生性问题的 处理方法 IV-GMM 面板数据模型 (Panel Data) Heckman 选择模型、 Treatment effect 模型 倍分法 (DID)、倾向得分匹配分析 (PSM) 自然实验：断点回归设计 (RDD) 结构 方程模型 (SEM)投稿时，我怕被问及审稿时，我乐于问及“内生性问题”公司金融中的内生性问题：如此之多 !
2、 一些值得考虑的问题 相关关系 因果关系？ 自然实验 一些潜伏着内生问题的研究主题 资本结构、投资行为、现金持有、公司价值 (Tobins Q ) 股权结构与公司价值 (maybe伪回归 ) 经营绩效与社会责任 (因果关系不明朗 ) 投资 -现金流敏感性 (衡量偏误 ) 股权激励、内部控制 (self-selection) 建立政治关联有助于改善公司业绩吗？ (self-selection) 交叉上市具有治理效应吗？ (self-selection) 内生性： 在回归分析中，干扰项和解释变量相关 回顾： 确保估计量具有一致性的条件 随机抽样 满秩 外生 内生性的后果 统计角度而言： OLS (
3、MLE) 估计结果有偏 (不是我们想要的结果 ) 实践角度而言：经验结果存在多种可能的解释 (并非 “因果 ”推断 )审稿人可以提出多种可能导致你的实证结果的解释何谓内生性？多数人的处理方法 :摆 Pose !内生性问题的可能来源 互为因果 资本结构、投资行为、现金持有、 Tobins Q 遗漏变量 理论分析和前期文献中提到的重要变量 自我选择偏误 衡量偏误 Fazzari et al. (1988, JEL): 投资 -现金流敏感性 Refs： Fazzari et al. (1988) |JEL|， Kaplan and Zingales (1997) |QJE|，Fazzari et a
4、l. (2000) |QJE|， Kaplan and Zingales (2000) |QJE|，Erickson and Whited (2000) |JPE|， Alti (2003) |JF| 评论： 多数情况下，遗漏变量是我们的 |无奈之举 | 更多的情况下，我们都表现为 |过度自信 | 或 |掩耳盗铃 | 解决方法： 尽量使用 “ 丰满 ” 一点的模型 (要熟悉相关理论和文献 ) IV or GMM (如何找？ )遗漏变量Omitted Variable bias: 简介？ 房租的决定因素 Q1: 是否存在内生性问题？ A1: 有可能，政策变量可能被遗漏了 . Q2: 怎么办？ A
5、1: IV, 家庭收入 Income A2: IV, 地区虚拟变量 d1, d2, d3, 遗漏变量Omitted Variable bias: 一个例子 Stata commands: eivreg | sem | logitem | simex | cme | Ewreg | XTEWreg衡量偏误Measurement Error (ME): 简介 融资约束假说与投资 -现金流敏感性 Fazzari et al. (1988) |JEL|， Kaplan and Zingales (1997) |QJE|， Fazzari et al. (2000) |QJE|， Kaplan and
6、Zingales (2000) |QJE|， Erickson and Whited (2000) |JPE|， Alti (2003) |JF|, Erickson and Whited (2012) |RFS| T. Whited 的处理方法 : Higher Order Moments GMM (HGMM) | Signs Estimator (SigE) Erickson and Whited(2012) |RFS| Average q v.s. Marginal q 对比了 HGMM, Dynamic Panel Data, IV 提出了 Minimum Distance Technique (Stata codes) Stata commands: | Ewreg | XTEWreg | 衡量偏误Measurement Error (ME): 一场争论 研究 设计和模型设定：从根源上理清内生性问题 工具变量法与 GMM估计 (IV-GMM) 面板数据模型 (Panel Data Models) Heckman 选择模型、 Treatment effect 模型 倍分法 (DID) 倾向得分匹配分析 (PSM) 断点回归设计 (RDD) 结构方程模型（ SEM）内生性问题的处理方法
