连玉君_公司金融研究中的内生性问题

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：[e-mail]2016年4月14日华南师范大学经济与管理学院提纲•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(PanelData)–Heckman选择模型、Treatmenteffect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)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!•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(Tobin’sQ)–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(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？01122kkyxxx11(,,,,)kyxxx(')rankXXk11(,)0[,,,]0kCovXorExxx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、Tobin’sQ•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–Fazzarietal.(1988,JEL):投资-现金流敏感性Refs：Fazzarietal.(1988)|JEL|，KaplanandZingales(1997)|QJE|，Fazzarietal.(2000)|QJE|，KaplanandZingales(2000)|QJE|，EricksonandWhited(2000)|JPE|，Alti(2003)|JF|12=+++itiittitiInCashFlveQowst•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)–IVorGMM(如何找？)遗漏变量OmittedVariablebias:简介211:Estimyxateu2121(,)0,En,)g!(0doifCorrxxthenCorxur，11122:yxxTrueu？•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？–A1:IV,家庭收入Income–A2:IV,地区虚拟变量d1,d2,d3,……遗漏变量OmittedVariablebias:一个例子12iiiiRentControlsHourse_price•Statacommands:eivreg|sem|logitem|simex|cme|Ewreg|XTEWreg衡量偏误MeasurementError(ME):简介*:yTruemodelxu*,[]0Exx(,)0?oxCv*()xyxuxuxuEmpiricalmodel:yx•融资约束假说与投资-现金流敏感性–Fazzarietal.(1988)|JEL|，KaplanandZingales(1997)|QJE|，–Fazzarietal.(2000)|QJE|，KaplanandZingales(2000)|QJE|，–EricksonandWhited(2000)|JPE|，Alti(2003)|JF|,–EricksonandWhited(2012)|RFS|•T.Whited的处理方法:–HigherOrderMomentsGMM(HGMM)|SignsEstimator(SigE)–EricksonandWhited(2012)|RFS|Averageqv.s.Marginalq•对比了HGMM,DynamicPanelData,IV•提出了MinimumDistanceTechnique(Statacodes)•Statacommands:|Ewreg|XTEWreg|衡量偏误MeasurementError(ME):一场争论11201ititititititICKQFK•工具变量法与GMM估计(IV-GMM)•面板数据模型(PanelDataModels)•Heckman选择模型、Treatmenteffect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IV-GMM估计y=a+X+Z•IV：假设Corr(Z,)=0，一夫一妻•2SLS：假设Corr(Z,)=0，一夫多妻–第一阶段的回归只是在分配Z1,Z2……的与X之间关系的权重•GMM–E[Z1’]=0,–E[Z2’]=0,–……•Statacommands:ivregress|ivreg2|gmmxOLS2SLSw1w2w3GMMIVw1w2w3•IV•2SLS–Stage1:regXonZ,getX_hat–Stata2:regYonX_hat,getIV-2SLS估计•MomentCondition(MC,矩条件)•样本矩条件(SMC)•目标函数GMM估计LarsPeterHansen固定效应模型FixedEffectsModel(FE)•模型设定•ai:CEO特征,公司文化等•Statacommands:xtreg,fe|xi:regressi.id'tittiitiyX•OLS估计的问题•FE估计的基本思想–一阶差分变换:–组内去心变换：固定效应模型FixedEffectsModel(FE)':iititityXFE'0:itititOSyXuLiititu？'ititityX''1()()()1,iitititititititTittiyXwhereyTyXy•应用–FlanneryandRangan(2006)|JFE|，资本结构的动态调整–Lemmonetal.(2008)|JF|，资本结构的动态调整–Malmendieretal.(2011)|JF|，经理人特征(早期经历)与财务决策–Grahametal.(2012)|RFS|，经理人特征与高管薪酬–叶德珠等(2012)|经济研究|，国家文化与居民消费行为–Petersen(2009)|RFS|，面板模型中标准误的估计固定效应模型FixedEffectsModel(FE)动态面板模型DynamicPanelDataModels•模型设定(1)||资本结构、投资行为、现金持有(2)||递归特征(3)||一阶差分,可以去除个体效应||OLS,FE估计量都是有偏的，要采用GMM•||IVsforyit1:？||OLS,FE估计量都是有偏的，要采用GMM•Statacommands:xtabond|xtdpdsys|xtdpd|xtlsdvc|xtregdhp|xtabond21'ittiiitityXy2'111iittititiyyX1'itititityyX21111(,)0iitiititittitttiyCoryryy？2ity3ity4ity2ity•应用–Aghionetal.(2009)|JM|，汇率波动、金融发展与生产率(规范)–Brownetal.(2009)|JF|，金融创新与企业成长(规范)–Wintokietal.(2012)|JFE|，非常细致地探讨了公司治理中的内生性问题，对各种动态面板估计方法进行了非常深入的对比分析(综合)–FlanneryandHankins(2013)|JCF|，综述:公司金融中的动态面板估计方法动态面板模型DynamicPanelDataModels•长差分估计法(long-difference,LD)–Hahnetal.(2007)|JE|，适用于T较小，y持续性较强的动态面板–HuangandRitter(2009)|JFQA|，应用：资本结构调整速度估算•Han-Phillipsdynamicpaneldatamodel–HanandPhillips(2010)|ET|，LinearDynamicPanelDataRegression适用于y持续性较强的动态面板，PanelUnitRootTest•分位数动态面板模型(QuantileDynamicPanelData)–Galvao(2011)|ET|，Quantileregressionfordynamicpaneldata•面板VAR模型(PanelVARmodels)–Holtz-Eakinetal.(1988)|E~trica|；ArellanoandBond(1991)|RES|；–LoveandZicchino(2006)|QREF|•Statacommands:xtregdhp|gmm|pvar|pvar2|xtvar动态面板模型DynamicPanelDataModels：进展–Lee,L.-f.,J.Yu,2010,Aspatialdynamicpaneldatamodelwithbothtimeandindividualfixedeffects,EconometricTheory,26(02),pp.564-597.–Yu,J.,R.deJong,L.-f.Lee,2012,Estimationforspatialdynamicpaneldatawithfixedeffects:Thecaseofspatialcointegration,JournalofEconometrics,167(1),pp.16-37.–Lee,L.-f.,J.Yu,2010,Somerecentdevelopmentsinspatialpaneldatamodels,RegionalScienceandUrbanEconomics,40(5),pp.255-271.(综述)–Yu,J.,L.-f.Lee,2012,Convergence:Aspatialdynamicpaneldataapproach,GlobalJournalofEconomics,1(1),pp.forthcoming.(应用：经济收敛)–Lee,L.-f.,J.Yu,2011,Estimationofspatialpanels,NowPublishersInc.(Book)空间动态面板模型SpatialDynamicPanelDataModels倍分法Difference-In-Difference(DID)•房地产调控政策(限价)有效吗？•Statacommands:diff|did3|regress20092011Difference广州(限价)16,00020,0004,000东莞(不限价)12,00017,0005,000Difference-1,0000123iiitititititPTreatTreatyXostPost•关键问题–配对样本的选择：二者随时间自然变化的部分应相同–PSM+DID–面板数据