Endogeneidad y Variables Instrumentales con STATA
Con el método la introducción de variables instrumentales se puede llevar a cabo una estimación consistente cuando las variables exógenas están correladas con los términos de perturbación de la regresión (lo que se viene a denominar como endogeneidad). Esta correlación puede suceder por relación causal «inversa», esto es, cuando la variable dependiente de respuesta (endógena) tiene por consecuencia a alguna de las covariables, cuando hay variables exógenas relevantes que se han omitido en el modelo, o cuando estas mismas variables están sujetas a errores de medición. En esta situación, el modelo ajustado de manera general produce estimaciones sesgadas e inconsistentes.
Índice del Artículo
Análisis de Correlaciones
En primer lugar, se lleva a cabo un Análisis de Correlaciones y un estudio de la significatividad de las mismas con el software estadístico STATA, lo que nos proporciona una primera aproximación a la endogeneidad y a la multicolinealidad o no de las variables que entran a formar parte del análisis estadístico.
La/s variable/s instrumental/es tiene/n que estar incorrelada/s con los residuos del modelo, para que se pueda considerar un instrumento y entre a formar parte del modelo de regresión con variables instrumentales.
Regresión con variables instrumentales
Supuestos
Endogeneidad
La endogeneidad de la variable educación es estadísticamente significativa, esto es, los p-valor asociados a los estadísticos del contraste de endogeidad, de Durbin y Hausman, son menores de 0,05.
Correcta Especificación
estat overid (teclear en ventana de comandos de Stata)
Tests of overidentifying restrictions:
Sargan (score) chi2(1) = .127213 (p = 0.7213)
Basmann chi2(1) = .126721 (p = 0.7219)
No se puede rechazar la hipótesis nula de una correcta especificación, al tratarse de un valor de probabilidad superior al 5%, fijado para la investigación.