IV regresyonunu öğretmek için açık erişim veri kümeleri

Enstrümantal değişkenler tekniğinin ekonometrik uygulamada nasıl kullanıldığını göstermek için (bir grup mühendise) bir veri kümesi arıyorum.

Her zaman kendi verilerimi oluşturabilirim, ancak gerçek bir çalışmayı çoğaltmak için gerçek (karmaşık olmayan) verileri kullanan herkes için daha ilginç olabileceğini düşünüyorum.

ps. Bu site için konu dışı ise beni affet.

Bu yazıyı örnek olarak önerebilirim:

Karşılaştırmalı Kalkınmanın Sömürge Kökenleri: Ampirik Bir Araştırma

Daron Acemoglu, Simon Johnson ve James A. Robinson

• http://economics.mit.edu/faculty/acemoglu/data/ajr2001 (kağıt ve veri)

Bu örnek, yalnızca enstrümantal değişkenlerin yaratıcı kullanımı nedeniyle değil, aynı zamanda enstrümanların geçerliliği hakkında sonraki tartışmalar nedeniyle de ünlüdür.

Ve ilgili tartışmalar:

• Bazzi, Samuel ve Michael A. Clemens. “Künt Enstrümanlar: Ekonomik Büyümenin Sebeplerini Belirlerken Yaygın Tuzaklardan Kaçınmak.” Amerikan Ekonomi Dergisi: Makroekonomi 5, no. 2 (2013): 152-86.
• Deaton, Angus. “Aletler, Rastgeleleştirme ve Gelişim Hakkında Öğrenme.” İktisat Edebiyatı Dergisi 48, no. 2 (2010): 424-55.

İkinci olarak,

Enstrümantal Değişkenler ve Tanımlama Araştırması: Arz ve Talepten Doğal Deneylere

Angrist, Joshua D. ve Alan B. Krueger

• http://economics.mit.edu/files/18

Enstrümantal değişkenlerin mekaniğini ve “doğal deneylerden” türetilmiş enstrümanlara özellikle dikkat ederek iyi bir enstrüman yaratan nitelikleri tartışıyoruz.

Örnekler aşağıdadır.

Açık erişim ile ücretsiz çevrimiçi erişim mi demek istediniz? Zorunlu Okula Devam, Okullaşma ve Kazançları Etkiler mi? ( Angrist ve Krueger (1991) ) doğum ayını eğitimsel kazanım için bir araç olarak kullanır:

Bu makale, okula başlama yaşı politikasının ve zorunlu okula devam yasalarının birleşik etkileri nedeniyle, bireylerin doğum sezonunun eğitim durumlarıyla ilgili olduğunu gösteren kanıtlar sunmaktadır. Çoğu okul bölgesinde, yılın başında doğan bireyler okula biraz daha büyük yaşta başlarlar ve bu nedenle, yıl sonuna yaklaşan bireylere göre daha az yıllık eğitimi tamamladıktan sonra okulu bırakabilirler. Tahminlerimiz, zorunlu okullaşma yasaları nedeniyle potansiyel okul terklerinin yüzde 25'inin okulda kaldığını göstermektedir. Zorunlu eğitimin kazançlar üzerindeki etkisini, doğum çeyreğini bir kazanç denkleminde eğitim için araçsal bir değişken olarak kullanarak tahmin ediyoruz. Bu geçerli bir tanımlama stratejisi sağlar, çünkü doğum tarihinin ihmal edilen kazanç belirleyicileri ile ilişkilendirilmesi olası değildir. Eğitime geri dönüş oranının araçsal değişken tahmini, en küçük kareler tahminine oldukça yakındır, bu da eğitime geri dönüşün geleneksel tahminlerinde çok az yetenek yanlılığı olduğunu düşündürmektedir. Sonuçlar ayrıca, zorunlu eğitim yasaları ile okula gitmek zorunda kaldıklarından daha uzun süre okula gitmek zorunda kalan bireylerin, ek okulları için önemli bir getiri elde ettiklerini göstermektedir.

Yazarlar verilerini ve Stata kodunu kısıtlama olmaksızın internette kullanılabilir hale getirmektedir . Bununla birlikte, bu aletin sorunları var .

In ReplicationWiki (ı kurdu o) birçok yöntemleri için çoğaltma materyali bulabilirsiniz. Enstrümantal değişkenleri (IV) kullanan ampirik çalışmalara genel bir bakış burada bulunabilir . IV regresyonunu öğretmek için yüzden fazla açık erişim veri kümesini gösterir. Çoğaltmaların zaten bilinip bilinmediğini de görebilirsiniz. Yalnızca veri içeren vakalar istiyorsanız ve hangi yazılımın kullanıldığını görmek istiyorsanız, buradaki arama formunu kullanabilirsiniz .

: Yukarıda belirtilen iki çalışmanın tekrarlamalı hakkında bilgiler de bulunmaktadır "Karşılaştırmalı Gelişim Colonial Kökenleri: Ampirik Bir Araştırma" konulu 2012 yorumun ve buna bir cevapta ve belirtilen araştırmada yukarıdaki "mu Zorunlu Okul Katılım bir kısmının çoğaltma Okullaşma ve Kazançları Etkiler mi? (Angrist ve Krueger (1991) . Farklı bir metodoloji kullanır.