Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE
Academia de Studii Economice, Bucureşti
Drd. Marius POPOVICI
Academia de Studii Economice, Bucureşti
Abstract
Aspectele teoretice ale testelor cu variabile instrumentale utilizate în modelele liniare reprezintă obiectul acestui articol: testul Sargan pentru supraidentificarea restricţiilor şi testul Durbin-Hausman-Wu bazat pe contrastele OLS-IV. Problemele generate de aceste teste apar din deficienţa de rang a anumitor momente. Erorile potenţiale ale acestor teste au interesat mai mulţi autori. Conform teoriei, eroarea potenţială este aplicabilă anumitor proceduri de test bazate pe estimatori liniari. O altă problemă potenţială privind interpretarea necorespunzătoare a erorii testelor este invalidarea teoriei distribuţiei asimptotice prin caracterul matricei de corelare dintre parametrii şi instrumentele regresiei. În acest sens, au fost utilizate grupuri ortogonale de matrice şi proprietăţile lor invariante. Teoria invarianţei grupului simplifică distribuţiile complicate în majoritatea cazurilor.
Cuvinte cheie: invarianţă, testare, distribuţie, restricţii, matrice
Theoretical Elements Regarding the Tests of Significance Based on Instrumental Variables
Abstract
The theoretical aspects of the instrumental variable tests commonly used in linear models represents the object of this article: Sargan’s test of overidentifying restrictions, and Durbin-Hausman-Wu test based on the OLS-IV contrasts. The problems generated by these tests come from the potential rank deficiency of a certain moment matrix. The error potential of these tests was interesting for certain authors.Accordin to theory, the error potential is applicable to certain testing procedures based on liniar instrumental variable estimators. Another potential problem regarding IV missinterpretation error testing is the invalidation of the asymptotic distribution theory by the erroneous character of the matrix of correlation between the regression parameters and instruments. There were used orthogonal groups of matrices and their invariance proprerties. The theory of group invariance simplifies the complicated distributions most of the time.
Key words: invariance, testing, distribution, restriction, matrices
