- 奥井亮 「固定効果と変量効果」
- 固定効果 FE は説明変数と相関,変量効果 RE は説明変数と無相関
- FEかREかはデータと研究のデザインによって決まるが,「一般論としては固定効果としてモデル化した方が適切」.ハウスマン検定による選択には(奥井先生は)消極的
- プロビットなどの非線形モデルではFEでのモデル化が困難なケースもある
- 松下幸敏 「多重回帰と操作変数法」
- 弱操作変数問題 (weak instrument problem) に対しては,2SLS法より制限情報ML法による推定の方が好ましい.Stock, Wright, and Yogo (2012, JBES) を参照
- 安藤道人 「多重回帰分析と回帰不連続デザイン」
- “不遇”の歴史については Cook (2008, JE) に詳しい
- 荒井洋一 「多重回帰とマッチング推定量」
- 標準的な回帰モデルから介入効果を推定するためには,ignorabilityの仮定だけでは不十分で,potential outcomeの関数形に追加的な制約が必要であり,この点はマッチング推定に分があることを説明
- マッチング推定ではコモンサポートを考慮する(ことが多い)のも特徴の一つ
- 末石直也 「サンプルセレクションとセルフセレクション」
- Heckitモデルの文脈で両語が同義に用いられることがあるが,一般にセルフ- はサンプル- の一因
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