第九章 内生性问题与因果关系推断ppt课件.pptx

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1、会 计 研 究 方 法 论会 计 研 究 方 法 论( (第第3 3版版) )主编吴溪主编吴溪第九章第九章内生性问题与因果关系推断内生性问题与因果关系推断第一节因果关系推断与内生性问题的含义第一节因果关系推断与内生性问题的含义一、因果关系推断一、因果关系推断三准则：(1)事项x的发生应明显先于事项y;(2)事项x与事项y应当相关;(3)事项x与事项y因果关系的替代性解释已经被排除。第一节因果关系推断与内生性问题的含义第一节因果关系推断与内生性问题的含义二、内生性问题二、内生性问题引起内生性问题的三种常见原因:(1)遗漏重要解释变量;(2)联立性;(3)测量误差。第一节因果关系推断与内生性问题的

2、含义第一节因果关系推断与内生性问题的含义二、内生性问题二、内生性问题(一)遗漏重要解释变量遗漏变量又分两种类型:(1)可观测的遗漏变量;(2)不可观测的遗漏变量。(1)自(样本)选择问题。(2)公司特定的异质性,通常表现为公司固定效应。第一节因果关系推断与内生性问题的含义第一节因果关系推断与内生性问题的含义二、内生性问题二、内生性问题(二)联立性 y=1x+z1+u1x=2y+z2+u2式中,z1,z2为外生变量,此时可以证明Cov(x,u1)0,存在内生性问题,采用OLS估计得到的系数是有偏和不一致的。第一节因果关系推断与内生性问题的含义第一节因果关系推断与内生性问题的含义二、内生性问题二、

3、内生性问题(三)测量误差测量误差可能是对被解释变量的测量误差,也可能是对解释变量的测量误差。第一节因果关系推断与内生性问题的含义第一节因果关系推断与内生性问题的含义三、会计研究中的内生性问题三、会计研究中的内生性问题(一)概述(1)统计问题。(2)替代变量问题,也即测量误差问题。(3)反向因果和共同影响因素遗漏问题。(4)普适性问题。(二)会计研究中的内生性问题举例(1)盈余管理研究。(2)信息披露研究。(3)审计研究。(4)管理会计研究。(5)公司治理研究。(6)税务研究。(7)分析师研究。第二节缓解内生性问题的方法第二节缓解内生性问题的方法: :概述与趋势概述与趋势一、解决内生性问题的技术

4、方法概述一、解决内生性问题的技术方法概述(一)遗漏重要解释变量对于不可观测的遗漏变量,首选的方法是使用代理变量。代理变量就是与分析中试图控制但又观测不到的变量相关的变量。(1)自(样本)选择问题。(2)公司特定的异质性。(二)联立性为了解决联立性问题,一般采用工具变量方法,在选取合适工具变量的基础上,用两阶段最小二乘法或者类似的方法进行估计。(三)测量误差计量研究中控制测量误差的常用方法是使用复杂的潜变量模型(比如结构方程模型),工具变量法也可以用来解决测量误差问题。第二节缓解内生性问题的方法第二节缓解内生性问题的方法: :概述与趋势概述与趋势二、缓解内生性问题的方法的应用趋势二、缓解内生性问

5、题的方法的应用趋势年度会计学经济学金融学管理学市场营销其他总体20000.0%5.8%2.4%2.7%1.3%1.9%2.3%20011.5%4.4%4.1%4.0%4.6%0.8%3.2%20024.4%4.5%3.1%1.8%3.7%2.1%3.3%20034.3%3.2%4.1%2.2%5.0%1.6%3.4%20041.6%3.7%4.5%1.7%0.9%2.4%2.5%20053.1%7.6%5.8%0.7%4.2%2.5%4.0%20062.8%4.5%5.8%4.5%2.2%3.0%3.8%20074.6%6.6%4.5%3.3%3.1%2.5%4.1%20083.8%7.9%5

6、.5%2.5%2.6%1.7%4.0%20092.9%6.0%4.3%3.8%3.3%2.7%3.8%20104.5%8.0%6.2%2.0%4.6%2.1%4.6%20113.7%6.5%9.3%1.4%5.3%3.4%4.9%20123.7%11.2%6.6%0.6%4.8%3.1%5.0%200020123.2%6.1%5.1%2.4%3.5%2.3%3.3%200020042.4%4.3%3.6%2.5%3.1%1.8%2.9%200520083.6%6.6%5.4%2.8%3.0%2.4%4.0%200920123.7%7.9%6.6%2.0%4.5%2.8%4.6%期刊年总数736

7、55210365173531论文总数238247563534483130991149530097其中涉及内生性问题处理的论文数7520618783110245906第二节缓解内生性问题的方法第二节缓解内生性问题的方法: :概述与趋势概述与趋势二、缓解内生性问题的方法的应用趋势二、缓解内生性问题的方法的应用趋势组A:论文分类年度论文总数实证研究公司财务研究(CF)公司财务实证研究(ECF) 数量占比数量占比数量占比1970s97651353%22023%788%1980s122873260%35629%22618%1990s1519114175%53435%40927%2000s21961766

8、80%92142%74034%2010201287873784%40746%34339%总计6797488972%243836%179626%组B:技术性方法的运用 论文数量在ECF中占比应用特定方法的首次发表时间工具变量法(IV)26614.8%1977双重差分法(DID)1267.0%1992断点回归法(RDD)100.6%2006选择模型724.0%1990随机实验50.3%1984使用任一方法的论文总数*40822.7%第三节工具变量法第三节工具变量法一、工具变量法的基本思路与步骤一、工具变量法的基本思路与步骤工具变量法下,两阶段最小二乘法的具体步骤如下:(1)在第一阶段,将第二阶段的

9、内生解释变量作为第一阶段的被解释变量对选取的工具变量进行回归,得到拟合值;(2)第二阶段,将主回归中的内生解释变量用第一阶段的拟合值代替,并进行主回归。第三节工具变量法第三节工具变量法二、工具变量法存在的问题二、工具变量法存在的问题1.选取工具变量的随意性2.工具变量与内生解释变量的低相关性3.第二阶段模型的多重共线性问题第三节工具变量法第三节工具变量法三、对于应用工具变量法的建议三、对于应用工具变量法的建议1.清楚描述研究问题的经济理论基础2.探讨除工具变量法以外的其他能解决内生性的方法3.工具变量的选择及验证(1)第一阶段的估计及诊断。(2)第二阶段的估计。(3)多工具变量的情形分析。(4

10、)比较OLS与工具变量的回归结果。4.对不可观测的干扰变量的潜在影响进行估计第三节工具变量法第三节工具变量法四、工具变量法在会计研究中的应用示例四、工具变量法在会计研究中的应用示例(一)Larcker and Rusticus:披露质量对资本成本的影响1.研究背景2.内生性问题的体现3.工具变量法的运用(1)工具变量的选择。(2)传统的OLS回归。(3)2SLS的第一阶段回归与弱工具变量的判断。(4)2SLS的第二阶段回归。(5)过度识别检验。第三节工具变量法第三节工具变量法四、工具变量法在会计研究中的应用示例四、工具变量法在会计研究中的应用示例(二)Yu:分析师跟踪对盈余管理的影响1.研究背

11、景2.内生性问题的体现3.传统的OLS回归4.工具变量法的运用(1)工具变量一:证券公司规模变化。(2)工具变量二:公司是否被纳入标准普尔500指数。第四节倾向性匹配法第四节倾向性匹配法一、倾向性匹配法的基本思路与步骤一、倾向性匹配法的基本思路与步骤倾向性匹配法的基本思路是:计算任意一个个体被划分到实验组的概率,得到倾向性得分,随后将不同组间倾向性得分相近的个体进行匹配,形成新样本,再进行回归分析。倾向性匹配法的具体步骤如下:(1)确定实验组和控制组。(2)使用Probit/Logit模型估计个体被划分到实验组的倾向得分。模型中的自变量是可能影响个体被划分到实验组的因素;因变量是虚拟变量,即个

12、体是否被划分到实验组,如果是则取值为1,反之则取值为0。(3)基于倾向得分,对实验组和控制组的个体进行匹配。(4)估计平均处理效应。匹配之后,使用T检验或多元回归方法比较实验组和控制组的结果差异。第四节倾向性匹配法第四节倾向性匹配法二、倾向性匹配法存在的问题二、倾向性匹配法存在的问题1.难以消除不可观测因素的影响2.子样本的证据普适性3.研究设计的选择空间问题第四节倾向性匹配法第四节倾向性匹配法三、对于应用倾向性匹配法的建议三、对于应用倾向性匹配法的建议(1)研究者应明确倾向性匹配法的应用目的。(2)在估计平均处理效应时,可直接采用t检验,也可以使用多元回归分析来估计平均处理效应。(3)当同时

13、使用倾向性匹配法和多元回归分析时,未包含在多元回归分析中的变量不应纳入倾向性匹配的模型。(4)研究者应在研究报告中披露倾向性匹配法在研究设计上的各项选择,具体包括:1)用于估计倾向得分的模型(第一阶段);2)用于估计平均处理效应的模型(第二阶段);3)匹配时是否放回;4)与实验组每个观测值相匹配的对照观测数量;5)卡尺距离(如果涉及);6)匹配的质量(即协变量在实验组和对照组之间的差异在匹配后是否有效消除)。第四节倾向性匹配法第四节倾向性匹配法三、对于应用倾向性匹配法的建议三、对于应用倾向性匹配法的建议(5)使用多种匹配方法保证结论的稳健。(6)使用自助抽样解决子样本随机问题。第四节倾向性匹配

14、法第四节倾向性匹配法四、倾向性匹配法在会计研究中的应用示例四、倾向性匹配法在会计研究中的应用示例(一)研究背景(二)模型设计第四节倾向性匹配法第四节倾向性匹配法四、倾向性匹配法在会计研究中的应用示例四、倾向性匹配法在会计研究中的应用示例(三)模型估计偏误的诊断(四)放回决策的选择(1)无放回匹配。采用一对一匹配并且不放回的匹配方法,评估协变量平衡。(2)有放回匹配。使用有放回匹配,其余操作和上述相同。(五)稳健性检验第五节双重差分法第五节双重差分法一、双重差分法的基本思路与步骤一、双重差分法的基本思路与步骤 双重差分法适用于政策实施评价,其基本思路是将全样本分为实验组(政策实施的影响组)和控制

15、组(政策实施的非影响组),比较实验组在时间序列上(即政策实施前后)的差异(差异1)与对照组在政策实施前后的差异(差异2),即评估差异1和差异2之间的差异是否显著,因此称作双重差分。 双重差分模型应用的前提条件有二: 其一,实验组与控制组的分组应尽可能随机,避免由于实验组选取的非随机性而导致的内生性问题; 其二,实验组与控制组符合平行趋势假定,即政策实施之前,实验组与控制组之间的差异不随时间变化,两组具有共同趋势。 双重差分法的具体应用步骤如下: (1)确定实验组与控制组。 (2)估计双重差分,得到政策净效应。第五节双重差分法第五节双重差分法二、双重差分法存在的问题二、双重差分法存在的问题1.难

16、以满足形成实验组和对照组的随机性假设2.难以满足平行趋势假设3.未观测到的事件与遗漏变量4.时序数据的可获得性第五节双重差分法第五节双重差分法三、对于应用双重差分法的建议三、对于应用双重差分法的建议(1)(1)进行平行趋势检验。进行平行趋势检验。在应用双重差分法时,如果所选取的样本在事件前后各至少有1期观测,可以考虑加入一组时间虚拟变量。(2)(2)对事件发生前几年重复进行双重差分分析。对事件发生前几年重复进行双重差分分析。在应用双重差分法时,应对事件发生前一(或二、三等)年多次进行双重差分分析(安慰剂检验)。(3)(3)将理论上不应该受到事件影响的变量作为被解释变量进行双重差分将理论上不应该

17、受到事件影响的变量作为被解释变量进行双重差分分析。分析。(4)(4)采用多种划分实验组与控制组的标准进行双重差分分析。采用多种划分实验组与控制组的标准进行双重差分分析。每种分类标准与其他分类标准估计的双重差分的组间差异可以作为评价外生事件冲击能否解释被解释变量的考量因素。(5)(5)选择合适的样本期间。选择合适的样本期间。(6)(6)采用多个对照组控制不可观测因素的影响。采用多个对照组控制不可观测因素的影响。第五节双重差分法第五节双重差分法四、双重差分法在会计研究中的应用示例四、双重差分法在会计研究中的应用示例1.研究背景2.识别实验组与控制组3.划分事件前后,确定政策实施前后变量4.构造双重

18、差分模型,估计双重差分模型进行检验第六节断点回归法第六节断点回归法一、断点回归法的基本思路与步骤一、断点回归法的基本思路与步骤 断点回归法的基本思路是:所有样本根据配置变量,将落在断点右侧(左侧)的样本设为实验组,将落在断点左侧(右侧)的样本设为控制组,实验组受到实验事项x影响的概率为1,控制组为0。断点回归法的具体步骤如下:(1)检查配置变量和其他协变量的条件密度函数在断点处的连续性,明确断点的有效性;(2)检验断点回归实验属于精确断点回归还是模糊断点回归;(3)对因变量和配置变量进行图形分析;(4)使用参数估计方法,或选择适当的带宽后使用非参数估计方法进行估计;(5)使用不同的带宽以及选择

19、是否加入协变量,进行稳健性检验。第六节断点回归法第六节断点回归法二、断点回归法存在的问题二、断点回归法存在的问题1.来自其他协变量的干扰2.样本分组是否满足随机性、3.样本带宽的选择与权衡4.证据的普适性第六节断点回归法第六节断点回归法三、对于应用断点回归法的建议三、对于应用断点回归法的建议Jacob and Zhu对于断点回归法的应用提出了以下若干建议:1.明确断点回归设计的有效性2.精确断点回归和模糊断点回归的选择第六节断点回归法第六节断点回归法三、对于应用断点回归法的建议三、对于应用断点回归法的建议3.带宽的选择4.断点回归估计5.检查研究结果的稳健性第六节断点回归法第六节断点回归法四、

20、断点回归法在会计研究中的应用示例四、断点回归法在会计研究中的应用示例1.研究背景2.明确断点的有效性并确定断点回归类型3.对因变量和配置变量进行图形分析4.回归估计5.稳健性检验第七节非技术方法第七节非技术方法一、缩小研究情境一、缩小研究情境 关于研究命题“为什么部分投资者比其他投资者更多地使用会计信息”,可能包括(但不限于)以下解释:(1)会计信息使用者能够获得的会计信息包含的噪音更小;(2)会计信息使用者的风险厌恶程度更低,以至于不在意会计信息中包含的噪音;(3)会计信息使用者低估了会计信息中包含的噪音,非使用者高估了包含的噪音;(4)会计信息使用者拥有更高的技术条件,从而获得了噪音更小的

21、会计信息。第七节非技术方法第七节非技术方法二、缩短研究链条二、缩短研究链条 通过缩小研究情境和缩短研究链条,研究者可以回避一些力有未逮的替代性解释,将精力集中在主线的因果关系推断上。第七节非技术方法第七节非技术方法三、扩充对研究背景的了解三、扩充对研究背景的了解 对宏观制度背景的了解,有助于研究者在研究特定政策变化时关注其他政策同步变化的影响。对公司决策背景的了解,有助于研究者更有效地处理自选择效应的影响。进行实地调研和访谈,有助于寻找更贴切和未被以往文献关注的重要变量。第七节非技术方法第七节非技术方法四、谨慎表述四、谨慎表述 若研究中的因果关系推断存在难以克服的障碍,研究者应该在写作表述上更加谨慎,比如在写作中,研究者应当避免因果性的陈述,或者指明因果关系推断存在论据不足的局限。谢 谢 观 看