As an illustration, consider Exampl

As an illustration, consider Example 15.4. When educ is regressed on the exogenous variables in Table 15.1 (not including nearc4),R-squared
.475; this is a moderate degree of multicollinearity, but the important thing is that the OLS standard error on  ˆ educ is quite small. When we obtain the first stage fitted values, educ, and regress these on the exogenous variables in Table 15.1, R-squared
.995, which indicates a very high degree of multicollinearity between educ and the remaining exogenous variables in the table. (This high R-squared is not too surprising because educ is a function of all the exogenous variables in Table 15.1, plus nearc4.) Equation (15.43) shows that an R ˆ2 2 close to one can result in a very large standard error for the 2SLS estimator. But as with OLS, a large sample size can help offset a large R

Kết quả (Việt) 1:

Như là một minh hoạ, hãy xem xét ví dụ 15.4. Khi educ Andrew trên các biến ngoại sinh trong bảng 15.1 (không bao gồm nearc4), R-squared. 475; đây là một mức độ vừa phải của multicollinearity, nhưng điều quan trọng là OLS tiêu chuẩn lỗi trên liên educ là khá nhỏ. Khi chúng tôi có được giai đoạn đầu tiên được trang bị giá trị, educ, và đi trở lại này trên các biến ngoại sinh trong bảng 15.1, R-squared.995, mà chỉ ra một mức độ rất cao của multicollinearity giữa educ và các biến ngoại sinh còn lại trong bảng. (Này cao bình phương R không phải là quá đáng ngạc nhiên vì educ là một chức năng của tất cả các biến ngoại sinh trong bảng 15.1, cộng với nearc4.) Phương trình (15,43) cho thấy rằng một ˆ2 R 2 gần một có thể gây ra một lỗi chuẩn rất lớn cho công cụ ước tính 2SLS. Nhưng như với OLS, một kích thước lớn mẫu có thể giúp bù đắp một R lớn

Kết quả (Việt) 2:

Như một minh họa, hãy xem xét ví dụ 15.4. Khi educ đang thụt lùi về các biến ngoại sinh trong Bảng 15.1 (không bao gồm nearc4), R-squared? 0,475; đây là một mức độ vừa phải của đa cộng tuyến, nhưng điều quan trọng là các sai số chuẩn OLS trên? Educ là khá nhỏ. Khi chúng ta có được trong giai đoạn lắp giá trị đầu tiên, educ, và thoái này trên các biến ngoại sinh trong Bảng 15.1, R-squared? 0,995, mà chỉ ra một mức độ rất cao của đa cộng tuyến giữa educ và các biến ngoại sinh còn lại trong bảng. (Cao R-squared này không quá ngạc nhiên vì educ là một chức năng của tất cả các biến ngoại sinh trong Bảng 15.1, cộng với nearc4.) Phương trình (15.43) cho thấy một R 2 2 gần ai có thể cho kết quả sai số chuẩn rất lớn cho các ước lượng 2SLS. Nhưng với OLS, kích thước mẫu lớn có thể giúp bù đắp một R lớn