ログイン
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. ディスカッション・ペーパー
  2. 2010年度

Bayesian Model Averaging in the Instrumental Variable Regression Model

https://doi.org/10.24545/00001053
https://doi.org/10.24545/00001053
070afae5-b77e-4295-b678-6f37360a080e
名前 / ファイル ライセンス アクション
DP10-32.pdf DP10-32.pdf (500.2 kB)
Item type ディスカッションペーパー / Discussion Paper(1)
公開日 2011-01-24
タイトル
タイトル Bayesian Model Averaging in the Instrumental Variable Regression Model
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 Bayesian
キーワード
主題Scheme Other
主題 endogeneity
キーワード
主題Scheme Other
主題 simultaneous equations
キーワード
主題Scheme Other
主題 reversible jump Markov chain Monte Carlo
資源タイプ
資源タイプ technical report
ID登録
ID登録 (DOI) 10.24545/00001053
ID登録タイプ JaLC
著者 KOOP, Gary

× KOOP, Gary

en KOOP, Gary

Search repository
LEON-GONZALEZ, Roberto

× LEON-GONZALEZ, Roberto

en LEON-GONZALEZ, Roberto

Search repository
STRACHAN, Rodney

× STRACHAN, Rodney

en STRACHAN, Rodney

Search repository
著者所属
値 University of Strathclyde; Rimini Center for Economic Analysis
著者所属
値 政策研究大学院大学 / National Graduate Institute for Policy Studies; Rimini Center for Economic Analysis
著者所属
値 The Australian National University; Rimini Center for Economic Analysis
分野
内容記述タイプ Other
内容記述 経済学 / Economics
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This paper considers the instrumental variable regression model when there is uncertainly about the set of instruments, exogeneity restrictions, the validity of identifying restrictions and the set of exogenous regressors. This uncertainly can result in a huge number of models. To avoid statistical problems associated with standard model selection procedures, we develop a reversible jump Markov chain Monte Carlo algorithm that allows us to do Bayesian model averaging. The algorithm is very flexible and can be easily adapted to analyze any of the different priors that have been proposed in the Bayesian instrumental variables literature. We show how to calculate the probability of any relevant restriction (e.g. the posterior probability that over-identifying restrictions hold) and discuss diagnostic checking using the posterior distribution of discrepancy vectors. We illustrate our methods in a returns-to-schooling application.
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 JEL Classification Codes: C11, C30
発行年
値 2011-01
書誌情報 en : GRIPS Discussion Papers

Report No. DP10-32, 発行日 2011-01-24
出版者
出版者 GRIPS Policy Research Center
言語 en
関連サイト
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ URI
関連識別子 https://ideas.repec.org/p/ngi/dpaper/10-32.html
関連名称 https://ideas.repec.org/p/ngi/dpaper/10-32.html
著者情報
内容記述タイプ Other
内容記述 https://www.grips.ac.jp/list/jp/facultyinfo/leon_gonzalez_roberto/
著者版フラグ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2023-06-20 15:43:49.087939
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3