Exogeneity, weak identification and instrument selection in econometrics

La dernière décennie a connu un intérêt croissant pour les problèmes posés par les variables instrumentales faibles dans la littérature économétrique, c’est-à-dire les situations où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter. En effet, il est bien connu que lorsque les instruments sont faibles, les distributions des statistiques de Student, de Wald, du ratio de vraisemblance et du multiplicateur de Lagrange ne sont plus standard et dépendent souvent de paramètres de nuisance. Plusieurs études empiriques portant notamment sur les modèles de rendements à l’éducation [Angrist et Krueger (1991, 1995), Angrist et al. (1999), Bound et al. (1995), Dufour et Taamouti (2007)] et d’évaluation des actifs financiers (C-CAPM) [Hansen et Singleton (1982,1983), Stock et Wright (2000)], où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter, ont montré que l’utilisation de ces statistiques conduit souvent à des résultats peu fiables. Un remède à ce problème est l’utilisation de tests robustes à l’identification [Anderson et Rubin (1949), Moreira (2002), Kleibergen (2003), Dufour et Taamouti (2007)]. Cependant, il n’existe aucune littérature économétrique sur la qualité des procédures robustes à l’identification lorsque les instruments disponibles sont endogènes ou à la fois endogènes et faibles. Cela soulève la question de savoir ce qui arrive aux procédures d’inférence robustes à l’identification lorsque certaines variables instrumentales supposées exogènes ne le sont pas effectivement. Plus précisément, qu’arrive-t-il si une variable instrumentale invalide est ajoutée à un ensemble d’instruments valides? Ces procédures se comportent-elles différemment? Et si l’endogénéité des variables instrumentales pose des difficultés majeures à l’inférence statistique, peut-on proposer des procédures de tests qui sélectionnent les instruments lorsqu’ils sont à la fois forts et valides? Est-il possible de proposer les proédures de sélection d’instruments qui demeurent valides même en présence d’identification faible? Cette thèse se focalise sur les modèles structurels (modèles à équations simultanées) et apporte des réponses à ces questions à travers quatre essais. Le premier essai est publié dans Journal of Statistical Planning and Inference 138 (2008) 2649 – 2661. Dans cet essai, nous analysons les effets de l’endogénéité des instruments sur deux statistiques de test robustes à l’identification: la statistique d’Anderson et Rubin (AR, 1949) et la statistique de Kleibergen (K, 2003), avec ou sans instruments faibles. D’abord, lorsque le paramètre qui contrôle l’endogénéité des instruments est fixe (ne dépend pas de la taille de l’échantillon), nous montrons que toutes ces procédures sont en général convergentes contre la présence d’instruments invalides (c’est-à-dire détectent la présence d’instruments invalides) indépendamment de leur qualité (forts ou faibles). Nous décrivons aussi des cas où cette convergence peut ne pas tenir, mais la distribution asymptotique est modifiée d’une manière qui pourrait conduire à des distorsions de niveau même pour de grands échantillons. Ceci inclut, en particulier, les cas où l’estimateur des double moindres carrés demeure convergent, mais les tests sont asymptotiquement invalides. Ensuite, lorsque les instruments sont localement exogènes (c’est-à-dire le paramètre d’endogénéité converge vers zéro lorsque la taille de l’échantillon augmente), nous montrons que ces tests convergent vers des distributions chi-carré non centrées, que les instruments soient forts ou faibles. Nous caractérisons aussi les situations où le paramètre de non centralité est nul et la distribution asymptotique des statistiques demeure la même que dans le cas des instruments valides (malgré la présence des instruments invalides). Le deuxième essai étudie l’impact des instruments faibles sur les tests de spécification du type Durbin-Wu-Hausman (DWH) ainsi que le test de Revankar et Hartley (1973). Nous proposons une analyse en petit et grand échantillon de la distribution de ces tests sous l’hypothèse nulle (niveau) et l’alternative (puissance), incluant les cas où l’identification est déficiente ou faible (instruments faibles). Notre analyse en petit échantillon founit plusieurs perspectives ainsi que des extensions des précédentes procédures. En effet, la caractérisation de la distribution de ces statistiques en petit échantillon permet la construction des tests de Monte Carlo exacts pour l’exogénéité même avec les erreurs non Gaussiens. Nous montrons que ces tests sont typiquement robustes aux intruments faibles (le niveau est contrôlé). De plus, nous fournissons une caractérisation de la puissance des tests, qui exhibe clairement les facteurs qui déterminent la puissance. Nous montrons que les tests n’ont pas de puissance lorsque tous les instruments sont faibles [similaire à Guggenberger(2008)]. Cependant, la puissance existe tant qu’au moins un seul instruments est fort. La conclusion de Guggenberger (2008) concerne le cas où tous les instruments sont faibles (un cas d’intérêt mineur en pratique). Notre théorie asymptotique sous les hypothèses affaiblies confirme la théorie en échantillon fini. Par ailleurs, nous présentons une analyse de Monte Carlo indiquant que: (1) l’estimateur des moindres carrés ordinaires est plus efficace que celui des doubles moindres carrés lorsque les instruments sont faibles et l’endogenéité modérée [conclusion similaire à celle de Kiviet and Niemczyk (2007)]; (2) les estimateurs pré-test basés sur les tests d’exogenété ont une excellente performance par rapport aux doubles moindres carrés. Ceci suggère que la méthode des variables instrumentales ne devrait être appliquée que si l’on a la certitude d’avoir des instruments forts. Donc, les conclusions de Guggenberger (2008) sont mitigées et pourraient être trompeuses. Nous illustrons nos résultats théoriques à travers des expériences de simulation et deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le problème bien connu du rendement à l’éducation. Le troisième essai étend le test d’exogénéité du type Wald proposé par Dufour (1987) aux cas où les erreurs de la régression ont une distribution non-normale. Nous proposons une nouvelle version du précédent test qui est valide même en présence d’erreurs non-Gaussiens. Contrairement aux procédures de test d’exogénéité usuelles (tests de Durbin-Wu-Hausman et de Rvankar- Hartley), le test de Wald permet de résoudre un problème courant dans les travaux empiriques qui consiste à tester l’exogénéité partielle d’un sous ensemble de variables. Nous proposons deux nouveaux estimateurs pré-test basés sur le test de Wald qui performent mieux (en terme d’erreur quadratique moyenne) que l’estimateur IV usuel lorsque les variables instrumentales sont faibles et l’endogénéité modérée. Nous montrons également que ce test peut servir de procédure de sélection de variables instrumentales. Nous illustrons les résultats théoriques par deux applications empiriques: le modèle bien connu d’équation du salaire [Angist et Krueger (1991, 1999)] et les rendements d’échelle [Nerlove (1963)]. Nos résultats suggèrent que l’éducation de la mère expliquerait le décrochage de son fils, que l’output est une variable endogène dans l’estimation du coût de la firme et que le prix du fuel en est un instrument valide pour l’output. Le quatrième essai résout deux problèmes très importants dans la littérature économétrique. D’abord, bien que le test de Wald initial ou étendu permette de construire les régions de confiance et de tester les restrictions linéaires sur les covariances, il suppose que les paramètres du modèle sont identifiés. Lorsque l’identification est faible (instruments faiblement corrélés avec la variable à instrumenter), ce test n’est en général plus valide. Cet essai développe une procédure d’inférence robuste à l’identification (instruments faibles) qui permet de construire des régions de confiance pour la matrices de covariances entre les erreurs de la régression et les variables explicatives (possiblement endogènes). Nous fournissons les expressions analytiques des régions de confiance et caractérisons les conditions nécessaires et suffisantes sous lesquelles ils sont bornés. La procédure proposée demeure valide même pour de petits échantillons et elle est aussi asymptotiquement robuste à l’hétéroscédasticité et l’autocorrélation des erreurs. Ensuite, les résultats sont utilisés pour développer les tests d’exogénéité partielle robustes à l’identification. Les simulations Monte Carlo indiquent que ces tests contrôlent le niveau et ont de la puissance même si les instruments sont faibles. Ceci nous permet de proposer une procédure valide de sélection de variables instrumentales même s’il y a un problème d’identification. La procédure de sélection des instruments est basée sur deux nouveaux estimateurs pré-test qui combinent l’estimateur IV usuel et les estimateurs IV partiels. Nos simulations montrent que: (1) tout comme l’estimateur des moindres carrés ordinaires, les estimateurs IV partiels sont plus efficaces que l’estimateur IV usuel lorsque les instruments sont faibles et l’endogénéité modérée; (2) les estimateurs pré-test ont globalement une excellente performance comparés à l’estimateur IV usuel. Nous illustrons nos résultats théoriques par deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le modèle de rendements à l’éducation. Dans la première application, les études antérieures ont conclu que les instruments n’étaient pas trop faibles [Dufour et Taamouti (2007)] alors qu’ils le sont fortement dans la seconde [Bound (1995), Doko et Dufour (2009)]. Conformément à nos résultats théoriques, nous trouvons les régions de confiance non bornées pour la covariance dans le cas où les instruments sont assez faibles.

Corruption and Growth Under Weak Identification

The goal of this paper is to revisit the influential work of Mauro [1995] focusing on the strength of his results under weak identification. He finds a negative impact of corruption on investment and economic growth that appears to be robust to endogeneity when using two-stage least squares (2SLS). Since the inception of Mauro [1995], much literature has focused on 2SLS methods revealing the dangers of estimation and thus inference under weak identification. We reproduce the original results of Mauro [1995] with a high level of confidence and show that the instrument used in the original work is in fact 'weak' as defined by Staiger and Stock [1997]. Thus we update the analysis using a test statistic robust to weak instruments. Our results suggest that under Mauro's original model there is a high probability that the parameters of interest are locally almost unidentified in multivariate specifications. To address this problem, we also investigate other instruments commonly used in the corruption literature and obtain similar results.

Identification, Weak Instruments and Statistical Inference in Econometrics

We discuss statistical inference problems associated with identification and testability in econometrics, and we emphasize the common nature of the two issues. After reviewing the relevant statistical notions, we consider in turn inference in nonparametric models and recent developments on weakly identified models (or weak instruments). We point out that many hypotheses, for which test procedures are commonly proposed, are not testable at all, while some frequently used econometric methods are fundamentally inappropriate for the models considered. Such situations lead to ill-defined statistical problems and are often associated with a misguided use of asymptotic distributional results. Concerning nonparametric hypotheses, we discuss three basic problems for which such difficulties occur: (1) testing a mean (or a moment) under (too) weak distributional assumptions; (2) inference under heteroskedasticity of unknown form; (3) inference in dynamic models with an unlimited number of parameters. Concerning weakly identified models, we stress that valid inference should be based on proper pivotal functions —a condition not satisfied by standard Wald-type methods based on standard errors — and we discuss recent developments in this field, mainly from the viewpoint of building valid tests and confidence sets. The techniques discussed include alternative proposed statistics, bounds, projection, split-sampling, conditioning, Monte Carlo tests. The possibility of deriving a finite-sample distributional theory, robustness to the presence of weak instruments, and robustness to the specification of a model for endogenous explanatory variables are stressed as important criteria assessing alternative procedures.

Back to square one: Identification issues in DSGE models

We investigate identifiability issues in DSGE models and their consequences for parameter estimation and model evaluation when the objective function measures the distance between estimated and model impulse responses. We show that observational equivalence, partial and weak identification problems are widespread, that they lead to biased estimates, unreliable t-statistics and may induce investigators to select false models. We examine whether different objective functions affect identification and study how small samples interact with parameters and shock identification. We provide diagnostics and tests to detect identification failures and apply them to a state-of-the-art model.

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).

ARMA Representation of Integrated and Realized Variances

This paper derives the ARMA representation of integrated and realized variances when the spot variance depends linearly on two autoregressive factors, i.e., SR SARV(2) models. This class of processes includes affine, GARCH diffusion, CEV models, as well as the eigenfunction stochastic volatility and the positive Ornstein-Uhlenbeck models. We also study the leverage effect case, the relationship between weak GARCH representation of returns and the ARMA representation of realized variances. Finally, various empirical implications of these ARMA representations are considered. We find that it is possible that some parameters of the ARMA representation are negative. Hence, the positiveness of the expected values of integrated or realized variances is not guaranteed. We also find that for some frequencies of observations, the continuous time model parameters may be weakly or not identified through the ARMA representation of realized variances.

Une méthode d'inférence bayésienne pour les modèles espace-état affines faiblement identifiés appliquée à une stratégie d'arbitrage statistique de la dynamique de la structure à terme des taux d'intérêt

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Essais en économetrie et économie de l'éducation

Cette thèse est organisée en trois chapitres. Les deux premiers s'intéressent à l'évaluation, par des méthodes d'estimations, de l'effet causal ou de l'effet d'un traitement, dans un environnement riche en données. Le dernier chapitre se rapporte à l'économie de l'éducation. Plus précisément dans ce chapitre j'évalue l'effet de la spécialisation au secondaire sur le choix de filière à l'université et la performance. Dans le premier chapitre, j'étudie l'estimation efficace d'un paramètre de dimension finie dans un modèle linéaire où le nombre d'instruments peut être très grand ou infini. L'utilisation d'un grand nombre de conditions de moments améliore l'efficacité asymptotique des estimateurs par variables instrumentales, mais accroit le biais. Je propose une version régularisée de l'estimateur LIML basée sur trois méthodes de régularisations différentes, Tikhonov, Landweber Fridman, et composantes principales, qui réduisent le biais. Le deuxième chapitre étend les travaux précédents, en permettant la présence d'un grand nombre d'instruments faibles. Le problème des instruments faibles est la consequence d'un très faible paramètre de concentration. Afin d'augmenter la taille du paramètre de concentration, je propose d'augmenter le nombre d'instruments. Je montre par la suite que les estimateurs 2SLS et LIML régularisés sont convergents et asymptotiquement normaux. Le troisième chapitre de cette thèse analyse l'effet de la spécialisation au secondaire sur le choix de filière à l'université. En utilisant des données américaines, j'évalue la relation entre la performance à l'université et les différents types de cours suivis pendant les études secondaires. Les résultats suggèrent que les étudiants choisissent les filières dans lesquelles ils ont acquis plus de compétences au secondaire. Cependant, on a une relation en U entre la diversification et la performance à l'université, suggérant une tension entre la spécialisation et la diversification. Le compromis sous-jacent est évalué par l'estimation d'un modèle structurel de l'acquisition du capital humain au secondaire et de choix de filière. Des analyses contrefactuelles impliquent qu'un cours de plus en matière quantitative augmente les inscriptions dans les filières scientifiques et technologiques de 4 points de pourcentage.

Asymptotic efficiency in an instrumental variable model

Esta dissertação se propõe ao estudo de inferência usando estimação por método generalizado dos momentos (GMM) baseado no uso de instrumentos. A motivação para o estudo está no fato de que sob identificação fraca dos parâmetros, a inferência tradicional pode levar a resultados enganosos. Dessa forma, é feita uma revisão dos mais usuais testes para superar tal problema e uma apresentação dos arcabouços propostos por Moreira (2002) e Moreira & Moreira (2013), e Kleibergen (2005). Com isso, o trabalho concilia as estatísticas utilizadas por eles para realizar inferência e reescreve o teste score proposto em Kleibergen (2005) utilizando as estatísticas de Moreira & Moreira (2013), e é obtido usando a teoria assintótica em Newey & McFadden (1984) a estatística do teste score ótimo. Além disso, mostra-se a equivalência entre a abordagem por GMM e a que usa sistema de equações e verossimilhança para abordar o problema de identificação fraca.

Strong-meter and weak-meter rhythm identification in spina bifida meningomyelocele and volumetric parcellation of rhythm-relevant cerebellar regions.

Children with spina bifida meningomyelocele (SBM) are impaired relative to controls in terms of discriminating strong-meter and weak-meter rhythms, so congenital cerebellar dysmorphologies that affect rhythmic movements also disrupt rhythm perception. Cerebellar parcellations in children with SBM showed an abnormal configuration of volume fractions in cerebellar regions important for rhythm function: a smaller inferior-posterior lobe, and larger anterior and superior-posterior lobes.

Identification of residues and domains of Raf important for function in vivo and in vitro

Random mutagenesis and genetic screens for impaired Raf function in Caenorhabditis elegans were used to identify six loss-of-function alleles of lin-45 raf that result in a substitution of a single amino acid. The mutations were classified as weak, intermediate, and strong based on phenotypic severity. We engineered these mutations into the homologous residues of vertebrate Raf-1 and analyzed the mutant proteins for their underlying biochemical defects. Surprisingly, phenotype strength did not correlate with the catalytic activity of the mutant proteins. Amino acid substitutions Val-589 and Ser-619 severely compromised Raf kinase activity, yet these mutants displayed weak phenotypes in the genetic screen. Interestingly, this is because these mutant Raf proteins efficiently activate the MAPK (mitogen-activated protein kinase) cascade in living cells, a result that may inform the analysis of knockout mice. Equally intriguing was the observation that mutant proteins with non-functional Ras-binding domains, and thereby deficient in Ras-mediated membrane recruitment, displayed only intermediate strength phenotypes. This confirms that secondary mechanisms exist to couple Ras to Raf in vivo. The strongest phenotype in the genetic screens was displayed by a S508N mutation that again did not correlate with a significant loss of kinase activity or membrane recruitment by oncogenic Ras in biochemical assays. Ser-508 lies within the Raf-1 activation loop, and mutation of this residue in Raf-1 and the equivalent Ser-615 in B-Raf revealed that this residue regulates Raf binding to MEK. Further characterization revealed that in response to activation by epidermal growth factor, the Raf-S508N mutant protein displayed both reduced catalytic activity and aberrant activation kinetics: characteristics that may explain the C. elegans phenotype.

Identification of slow and fast-acting toxins in a highly ciguatoxic barracuda (Sphyraena barracuda) by HPLC/MS and radiolabelled ligand binding

A barracuda implicated in ciguatera fish poisoning in Guadeloupe was estimated to have an overall flesh toxicity of 15 MUg/g using mouse bioassay. A lipid soluble extract was separated into two toxic fractions, FrA and FrB, on a LH20 Sephadex column eluted with dichloromethane/methanol (1:1). When intraperitoneal injected into mice, FrA provoked symptoms characteristic of slow-acting ciguatoxins, whereas FrB produced symptoms indicative of fast-acting toxins (FAT). High performance liquid chromatography/mass spectrometry/radio-ligand binding (HPLC/MS/RLB) analysis confirmed the two fractions were distinct, because only a weak overlap of some compounds was observed. HPLC/MS/RLB analysis revealed C-CTX-1 as the potent toxin present in FrA, and two coeluting active compounds at m/z 809.43 and 857.42 in FrB, all displaying the characteristic pattern of ion formation for hydroxy-polyethers. Other C-CTX congeners and putative hydroxy-polyether-like compounds were detected in both fractions, however, the RLB found them inactive. C-CTX-1 accounted for >90% of total toxicity in this barracuda and was confirmed to be a competitive inhibitor of brevetoxin binding to voltage-sensitive sodium channels (VSSCs) with a potency two-times lower than P-CTX-1. However, FAT active on VSSCs and

Immunocytochemical identification of leishmania and Trypanosoma cruzi amastigotes in situ with homologous and heterologous polyclonal antibodies

The unlabelled antibody peroxidase-antiperoxidase method was used to study the immunocytochemical properties of Leishmania and Trypanosoma cruzi amastigotes in situ after tissues had been submitted to different fixation procedures. Antisera were obtained from rabbits chronically infected with different strains of T. cruzi or immunized with L. mexicana amazonensis and L. braziliensis guyanensis, and were applied on 5 µm thick sections. T. cruzi antigens were well stained by the three anti-T. cruzi sera and the two anti-heis.hmama.sera at optimum dilution between 1:1,000 and 1:2,000, regardless the parasite strain. Differently, the leishmanial antigens were revealed by Leishmania sera only at low dilutions (between 1:60 -1:160), whereas the anti-T. cruzi sera, at these low dilutions, gave rather weak stainings. Although there is no clear explanation for this immunocytochemical "reverse-monodirectional" cross-reactivity between Leishmania and T. cruzi, the present results show that polyclonal antibodies agains Leishmania species, when used for immunocytochemical detection of these parasites in situ, react more strongly with T. cruzi amastigotes than with the homologous amastigotes.

Socially integrative customer service (SICS) : identification of a symbiotic link with corporate social responsibility

The aim of this study is to answer the research question "can customer service be revitalised through identification of a symbiotic relationship with social responsibility, linked by people-centricity?" The concept of customer service remains weak and there has been a lack of attention to the underlying purpose: "to serve". To strengthen the theory the humanistic nature of the concept should be revised. Fundamental to this argument is the question of who is a customer? To fully discover the scope of the concept requires a broader or more specifically a societal view. Herein the theme of social corporate responsibility is critical to the recognition of the customer service network (CSN). This suggestion in isolation is useful but structural. Another aspect must be identified to validate the "service" ethos. Through this reasoning the relational theme (RT) provides for a mechanism for this to be achieved. Therefore the theory of socially integrative customer service is based on broadening and deepening the customer service concept. This study is illustrated in the context of the grocery retail sector in the Republic of Ireland. Four case studies are presented, three based on company-wide and in-store research and a fourth is a cross-company study. Results across companies indicate acceptance of the research question and show evidence to validate SICS. There is scope to further develop SICS and to build on the CSN and the RT. Finally the concept of SICS provides for a diverse basis for further research. This theory does no purport to cause a paradigm shift but does add innovation to the body of knowledge. As is the hallmark of good theoretical development, the author has aimed to keep the philosophy simple.

Identification of key amino acids of the mouse mammary tumor virus superantigen involved in the specific interaction with T-cell receptor V(beta) domains.

Mouse mammary tumor virus (MMTV) is a retrovirus encoding a superantigen that is recognized in association with major histocompatibility complex class II by the variable region of the beta chain (V(beta)) of the T-cell receptor. The C-terminal 30 to 40 amino acids of the superantigen of different MMTVs display high sequence variability that correlates with the recognition of particular T-cell receptor V(beta) chains. Interestingly, MMTV(SIM) and mtv-8 superantigens are highly homologous but have nonoverlapping T-cell receptor V(beta) specificities. To determine the importance of these few differences for specific V(beta) interaction, we studied superantigen responses in mice to chimeric and mutant MMTV(SIM) and mtv-8 superantigens expressed by recombinant vaccinia viruses. We show that only a few changes (two to six residues) within the C terminus are necessary to modify superantigen recognition by specific V(beta)s. Thus, the introduction of the MMTV(SIM) residues 314-315 into the mtv-8 superantigen greatly decreased its V(beta)12 reactivity without gain of MMTV(SIM)-specific function. The introduction of MMTV(SIM)-specific residues 289 to 295, however, induced a recognition pattern that was a mixture of MMTV(SIM)- and mtv-8-specific V(beta) reactivities: both weak MMTV(SIM)-specific V(beta)4 and full mtv-8-specific V(beta)11 recognition were observed while V(beta)12 interaction was lost. The combination of the two MMTV(SIM)-specific regions in the mtv-8 superantigen established normal MMTV(SIM)-specific V(beta)4 reactivity and completely abolished mtv-8-specific V(beta)5, -11, and -12 interactions. These new functional superantigens with mixed V(beta) recognition patterns allowed us to precisely delineate sites relevant for molecular interactions between the SIM or mtv-8 superantigen and the T-cell receptor V(beta) domain within the 30 C-terminal residues of the viral superantigen.