Wald tests for IV regression with weak instruments

This dissertation deals with the problem of making inference when there is weak identification in models of instrumental variables regression. More specifically we are interested in one-sided hypothesis testing for the coefficient of the endogenous variable when the instruments are weak. The focus is on the conditional tests based on likelihood ratio, score and Wald statistics. Theoretical and numerical work shows that the conditional t-test based on the two-stage least square (2SLS) estimator performs well even when instruments are weakly correlated with the endogenous variable. The conditional approach correct uniformly its size and when the population F-statistic is as small as two, its power is near the power envelopes for similar and non-similar tests. This finding is surprising considering the bad performance of the two-sided conditional t-tests found in Andrews, Moreira and Stock (2007). Given this counter intuitive result, we propose novel two-sided t-tests which are approximately unbiased and can perform as well as the conditional likelihood ratio (CLR) test of Moreira (2003).

Antecedents of e-loyalty and electronic word-of-mouth

O objetivo principal da dissertação foi o de examinar a relação entre lealdade (e-loyalty) e o boca-a-boca (eWOM) no contexto do varejo eletrônico. Como objetivo secundário, foi feito uma verificação da significância das variáveis preditoras de e-loyalty. Essa pesquisa foi focada em um tipo de produto/serviço: compra de livros através da internet. Duzentos e quarenta e dois questionários online foram respondidos por um público representativo da geração Y (millennials), e rresidentes em diferentes localidades no Brasil e nos Estados Unidos. A análise de dados foi efetuada pela aplicação do método PLS-SEM sobre um modelo de pesquisa cuidadosamente formulado com base em resultados empíricos prévios. Enquanto que a relação entre e-loyalty e eWOM foi classificada como fraca, um ambiente de boca-a-boca online de alta qualidade representou uma variável preditora significativa para o sentimento de e-loyalty. Todas as variáveis preditoras foram classificadas como significativas nesse estudo, sendo que comprometimento tem o efeito mais forte sobre a variável e-loyalty.