Mari kita mulai dengan asumsi bahwa saya memiliki data cross-sectional pada , , (lihat di bawah untuk , , ).
Saya ingin memperkirakan pengaruh variabel dan dan interaksinya ( ) pada variabel menggunakan pendekatan fungsi kontrol, dan sangat mungkin dan bersifat endogen. Saya punya dua instrumen, dan . Saya memperkirakan dua persamaan tahap pertama berikut dan saya menyimpan residu yang diprediksi dengan cara berikut:
ivreg2 x1 z1 z2
predict error1hat, residuals
ivreg2 x2 z1 z2
predict error2hat, residuals
Setelah saya menyimpan residu yang diprediksi, saya memperkirakan persamaan tahap kedua dengan cara berikut:
ivreg2 y x1 x2 x3 error1hat error2hat
Meskipun perkiraan koefisien , dan masuk akal, saya tahu bahwa kesalahan standar tidak OK (lihat halaman 8 dari http://eml.berkeley.edu/~train/petrintrain.pdf ).
Pada halaman 8 dari http://eml.berkeley.edu/~train/petrintrain.pdf , penulis menyarankan untuk menggunakan bootstrap untuk mendapatkan kesalahan standar yang diperbaiki untuk , dan .
Pertanyaan saya adalah :
- Bagaimana saya mengatur bootstrap?
- Apakah bootstrap hanya diterapkan pada persamaan tahap kedua, atau apakah diterapkan pada persamaan tahap pertama dan kedua?
Sekarang, mari kita asumsikan bahwa saya memiliki data panel pada , , dan . Pertama, saya menggunakan perbedaan dalam-kelompok untuk menghapus heterogenitas yang tidak teramati, kemudian saya memperkirakan parameter menggunakan pendekatan fungsi kontrol seolah-olah data tersebut adalah data cross-sectional (lihat di atas). Apakah saya perlu membuat beberapa penyesuaian tambahan dalam hal saya menggunakan data panel sehubungan dengan kasus yang ditunjukkan di atas?
sumber