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Simple Tests for Exogeneity of a Binary Explanatory Variable in Count Data Regression Models

机译:计数数据回归模型中二进制解释变量的外生性的简单检验

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摘要

This article investigates power and size of some tests for exogeneity of a binary explanatory variable in count models by conducting extensive Monte Carlo simulations. The tests under consideration are Hausman contrast tests as well as univariate Wald tests, including a new test of notably easy implementation. Performance of the tests is explored under misspecification of the underlying model and under different conditions regarding the instruments. The results indicate that often the tests that are simpler to estimate outperform tests that are more demanding. This is especially the case for the new test.
机译:本文通过进行广泛的蒙特卡洛模拟,研究了计数模型中二元解释变量的外生性的一些检验的功效和大小。所考虑的测试包括Hausman对比测试以及单变量Wald测试,其中包括一项新的测试,该测试非常容易实现。测试的性能是在基础模型的规格错误以及在与仪器有关的不同条件下进行的。结果表明,通常更容易估计的测试要胜过要求更高的测试。对于新测试尤其如此。

著录项

  • 来源
  • 作者

  • 作者单位

    Statistics and Empirical Economic Research, Socioeconomic Institute, University of Zurich, Zurich, Switzerland;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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