Weak identification is known to yield unreliable standard instrumental variables inference. A large literature has focused on addressing this issue by proposing methods to detect weak instruments, mainly through the first-stage F-statistic. This paper evaluates the weak identification in two leading empirical analyses by using the novel alternative approach developed by Ganics, Inoue and Rossi (2018), who base their tests on confidence intervals for the bias of the two-stage least squares estimator, ...
Weak identification is known to yield unreliable standard instrumental variables inference. A large literature has focused on addressing this issue by proposing methods to detect weak instruments, mainly through the first-stage F-statistic. This paper evaluates the weak identification in two leading empirical analyses by using the novel alternative approach developed by Ganics, Inoue and Rossi (2018), who base their tests on confidence intervals for the bias of the two-stage least squares estimator, and the size distortion of the associated Wald test. We illustrate the behavior of the tests in empirical settings, and compare how the conclusions differ to those using the standard tests. Our findings suggest that, in our empirical application, the results obtained using this approach are in line with those using previous tests in the literature, confirming it to be a robust alternative. An R package to directly compute these novel tests is also presented.
+
És ben sabut que la identificació dèbil comporta que els mètodes de variables instrumentals estàndards no siguin fiables. Una àmplia literatura ha adreçat aquest problema proposant mètodes per detectar instruments dèbils, principalment a través de l’estadístic F de la primera etapa. Aquest article avalua la identificació dèbil en dues importants anàlisis empíriques utilitzant el nou mètode alternatiu proposat per Ganics, Inoue and Rossi (2018), qui basen els seus tests en intervals de confiança pel ...
És ben sabut que la identificació dèbil comporta que els mètodes de variables instrumentals estàndards no siguin fiables. Una àmplia literatura ha adreçat aquest problema proposant mètodes per detectar instruments dèbils, principalment a través de l’estadístic F de la primera etapa. Aquest article avalua la identificació dèbil en dues importants anàlisis empíriques utilitzant el nou mètode alternatiu proposat per Ganics, Inoue and Rossi (2018), qui basen els seus tests en intervals de confiança pel biaix de l’estimador en dues etapes, i la distorsió de la mida del test de Wald associat a ell. Il·lustrem el comportament d’aquests tests en contextos empírics, i comparem com canvien les conclusions respecte els tests estàndards. Les nostres troballes suggereixen que, a les nostres anàlisis empíriques, els resultats obtinguts utilitzant aquest procediment estan en línia amb aquells que haguéssim trobat utilitzant els tests estàndards, confirmant que es tracta d’una alternativa robusta. Alhora es presenta un paquet d’R per computar directament aquests nous tests.
+
