會計(jì)研究方法論（第3版）內(nèi)生性問題與因果關(guān)系推斷

會計(jì)研究方法論(第3版)

內(nèi)生性問題與因果關(guān)系推斷第一節(jié)因果關(guān)系推斷與內(nèi)生性問題的含義一、因果關(guān)系推斷三準(zhǔn)則：(1)事項(xiàng)x的發(fā)生應(yīng)明顯先于事項(xiàng)y;(2)事項(xiàng)x與事項(xiàng)y應(yīng)當(dāng)相關(guān);(3)事項(xiàng)x與事項(xiàng)y因果關(guān)系的替代性解釋已經(jīng)被排除。第一節(jié)因果關(guān)系推斷與內(nèi)生性問題的含義二、內(nèi)生性問題引起內(nèi)生性問題的三種常見原因:(1)遺漏重要解釋變量;(2)聯(lián)立性;(3)測量誤差。第一節(jié)因果關(guān)系推斷與內(nèi)生性問題的含義二、內(nèi)生性問題(一)遺漏重要解釋變量遺漏變量又分兩種類型:(1)可觀測的遺漏變量;(2)不可觀測的遺漏變量。(1)自(樣本)選擇問題。(2)公司特定的異質(zhì)性,通常表現(xiàn)為公司固定效應(yīng)。第一節(jié)因果關(guān)系推斷與內(nèi)生性問題的含義二、內(nèi)生性問題(二)聯(lián)立性

y=β1x+?z1+u1x=β2y+γz2+u2式中,z1,z2為外生變量,此時(shí)可以證明Cov(x,u1)≠0,存在內(nèi)生性問題,采用OLS估計(jì)得到的系數(shù)是有偏和不一致的。第一節(jié)因果關(guān)系推斷與內(nèi)生性問題的含義二、內(nèi)生性問題(三)測量誤差測量誤差可能是對被解釋變量的測量誤差,也可能是對解釋變量的測量誤差。第一節(jié)因果關(guān)系推斷與內(nèi)生性問題的含義三、會計(jì)研究中的內(nèi)生性問題(一)概述(1)統(tǒng)計(jì)問題。(2)替代變量問題,也即測量誤差問題。(3)反向因果和共同影響因素遺漏問題。(4)普適性問題。(二)會計(jì)研究中的內(nèi)生性問題舉例(1)盈余管理研究。(2)信息披露研究。(3)審計(jì)研究。(4)管理會計(jì)研究。(5)公司治理研究。(6)稅務(wù)研究。(7)分析師研究。第二節(jié)緩解內(nèi)生性問題的方法:概述與趨勢一、解決內(nèi)生性問題的技術(shù)方法概述(一)遺漏重要解釋變量對于不可觀測的遺漏變量,首選的方法是使用代理變量。代理變量就是與分析中試圖控制但又觀測不到的變量相關(guān)的變量。(1)自(樣本)選擇問題。(2)公司特定的異質(zhì)性。(二)聯(lián)立性為了解決聯(lián)立性問題,一般采用工具變量方法,在選取合適工具變量的基礎(chǔ)上,用兩階段最小二乘法或者類似的方法進(jìn)行估計(jì)。(三)測量誤差計(jì)量研究中控制測量誤差的常用方法是使用復(fù)雜的潛變量模型(比如結(jié)構(gòu)方程模型),工具變量法也可以用來解決測量誤差問題。第二節(jié)緩解內(nèi)生性問題的方法:概述與趨勢二、緩解內(nèi)生性問題的方法的應(yīng)用趨勢年度會計(jì)學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)金融學(xué)管理學(xué)市場營銷其他總體20000.0%5.8%2.4%2.7%1.3%1.9%2.3%20011.5%4.4%4.1%4.0%4.6%0.8%3.2%20024.4%4.5%3.1%1.8%3.7%2.1%3.3%20034.3%3.2%4.1%2.2%5.0%1.6%3.4%20041.6%3.7%4.5%1.7%0.9%2.4%2.5%20053.1%7.6%5.8%0.7%4.2%2.5%4.0%20062.8%4.5%5.8%4.5%2.2%3.0%3.8%20074.6%6.6%4.5%3.3%3.1%2.5%4.1%20083.8%7.9%5.5%2.5%2.6%1.7%4.0%20092.9%6.0%4.3%3.8%3.3%2.7%3.8%20104.5%8.0%6.2%2.0%4.6%2.1%4.6%20113.7%6.5%9.3%1.4%5.3%3.4%4.9%20123.7%11.2%6.6%0.6%4.8%3.1%5.0%2000—20123.2%6.1%5.1%2.4%3.5%2.3%3.3%2000—20042.4%4.3%3.6%2.5%3.1%1.8%2.9%2005—20083.6%6.6%5.4%2.8%3.0%2.4%4.0%2009—20123.7%7.9%6.6%2.0%4.5%2.8%4.6%期刊—年總數(shù)73655210365173531論文總數(shù)238247563534483130991149530097其中涉及內(nèi)生性問題處理的論文數(shù)7520618783110245906第二節(jié)緩解內(nèi)生性問題的方法:概述與趨勢二、緩解內(nèi)生性問題的方法的應(yīng)用趨勢組A:論文分類年度論文總數(shù)實(shí)證研究公司財(cái)務(wù)研究(CF)公司財(cái)務(wù)實(shí)證研究(ECF)

數(shù)量占比數(shù)量占比數(shù)量占比1970s97651353%22023%788%1980s122873260%35629%22618%1990s1519114175%53435%40927%2000s2196176680%92142%74034%2010—201287873784%40746%34339%總計(jì)6797488972%243836%179626%組B:技術(shù)性方法的運(yùn)用

論文數(shù)量在ECF中占比應(yīng)用特定方法的首次發(fā)表時(shí)間工具變量法(IV)26614.8%1977雙重差分法(DID)1267.0%1992斷點(diǎn)回歸法(RDD)100.6%2006選擇模型724.0%1990隨機(jī)實(shí)驗(yàn)50.3%1984使用任一方法的論文總數(shù)*40822.7%第三節(jié)工具變量法一、工具變量法的基本思路與步驟工具變量法下,兩階段最小二乘法的具體步驟如下:(1)在第一階段,將第二階段的內(nèi)生解釋變量作為第一階段的被解釋變量對選取的工具變量進(jìn)行回歸,得到擬合值;(2)第二階段,將主回歸中的內(nèi)生解釋變量用第一階段的擬合值代替,并進(jìn)行主回歸。第三節(jié)工具變量法二、工具變量法存在的問題1.選取工具變量的隨意性2.工具變量與內(nèi)生解釋變量的低相關(guān)性3.第二階段模型的多重共線性問題第三節(jié)工具變量法三、對于應(yīng)用工具變量法的建議1.清楚描述研究問題的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)2.探討除工具變量法以外的其他能解決內(nèi)生性的方法3.工具變量的選擇及驗(yàn)證(1)第一階段的估計(jì)及診斷。(2)第二階段的估計(jì)。(3)多工具變量的情形分析。(4)比較OLS與工具變量的回歸結(jié)果。4.對不可觀測的干擾變量的潛在影響進(jìn)行估計(jì)第三節(jié)工具變量法四、工具變量法在會計(jì)研究中的應(yīng)用示例(一)LarckerandRusticus:披露質(zhì)量對資本成本的影響1.研究背景2.內(nèi)生性問題的體現(xiàn)3.工具變量法的運(yùn)用(1)工具變量的選擇。(2)傳統(tǒng)的OLS回歸。(3)2SLS的第一階段回歸與弱工具變量的判斷。(4)2SLS的第二階段回歸。(5)過度識別檢驗(yàn)。第三節(jié)工具變量法四、工具變量法在會計(jì)研究中的應(yīng)用示例(二)Yu:分析師跟蹤對盈余管理的影響1.研究背景2.內(nèi)生性問題的體現(xiàn)3.傳統(tǒng)的OLS回歸4.工具變量法的運(yùn)用(1)工具變量一:證券公司規(guī)模變化。(2)工具變量二:公司是否被納入標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)。第四節(jié)傾向性匹配法一、傾向性匹配法的基本思路與步驟傾向性匹配法的基本思路是:計(jì)算任意一個(gè)個(gè)體被劃分到實(shí)驗(yàn)組的概率,得到傾向性得分,隨后將不同組間傾向性得分相近的個(gè)體進(jìn)行匹配,形成新樣本,再進(jìn)行回歸分析。傾向性匹配法的具體步驟如下:(1)確定實(shí)驗(yàn)組和控制組。(2)使用Probit/Logit模型估計(jì)個(gè)體被劃分到實(shí)驗(yàn)組的傾向得分。模型中的自變量是可能影響個(gè)體被劃分到實(shí)驗(yàn)組的因素;因變量是虛擬變量,即個(gè)體是否被劃分到實(shí)驗(yàn)組,如果是則取值為1,反之則取值為0。(3)基于傾向得分,對實(shí)驗(yàn)組和控制組的個(gè)體進(jìn)行匹配。(4)估計(jì)平均處理效應(yīng)。匹配之后,使用T檢驗(yàn)或多元回歸方法比較實(shí)驗(yàn)組和控制組的結(jié)果差異。第四節(jié)傾向性匹配法二、傾向性匹配法存在的問題1.難以消除不可觀測因素的影響2.子樣本的證據(jù)普適性3.研究設(shè)計(jì)的選擇空間問題第四節(jié)傾向性匹配法三、對于應(yīng)用傾向性匹配法的建議(1)研究者應(yīng)明確傾向性匹配法的應(yīng)用目的。(2)在估計(jì)平均處理效應(yīng)時(shí),可直接采用t檢驗(yàn),也可以使用多元回歸分析來估計(jì)平均處理效應(yīng)。(3)當(dāng)同時(shí)使用傾向性匹配法和多元回歸分析時(shí),未包含在多元回歸分析中的變量不應(yīng)納入傾向性匹配的模型。(4)研究者應(yīng)在研究報(bào)告中披露傾向性匹配法在研究設(shè)計(jì)上的各項(xiàng)選擇,具體包括:1)用于估計(jì)傾向得分的模型(第一階段);2)用于估計(jì)平均處理效應(yīng)的模型(第二階段);3)匹配時(shí)是否放回;4)與實(shí)驗(yàn)組每個(gè)觀測值相匹配的對照觀測數(shù)量;5)卡尺距離(如果涉及);6)匹配的質(zhì)量(即協(xié)變量在實(shí)驗(yàn)組和對照組之間的差異在匹配后是否有效消除)。第四節(jié)傾向性匹配法三、對于應(yīng)用傾向性匹配法的建議(5)使用多種匹配方法保證結(jié)論的穩(wěn)健。(6)使用自助抽樣解決子樣本隨機(jī)問題。第四節(jié)傾向性匹配法四、傾向性匹配法在會計(jì)研究中的應(yīng)用示例(一)研究背景(二)模型設(shè)計(jì)第四節(jié)傾向性匹配法四、傾向性匹配法在會計(jì)研究中的應(yīng)用示例(三)模型估計(jì)偏誤的診斷(四)放回決策的選擇(1)無放回匹配。采用一對一匹配并且不放回的匹配方法,評估協(xié)變量平衡。(2)有放回匹配。使用有放回匹配,其余操作和上述相同。(五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)第五節(jié)雙重差分法一、雙重差分法的基本思路與步驟

雙重差分法適用于政策實(shí)施評價(jià),其基本思路是將全樣本分為實(shí)驗(yàn)組(政策實(shí)施的影響組)和控制組(政策實(shí)施的非影響組),比較實(shí)驗(yàn)組在時(shí)間序列上(即政策實(shí)施前后)的差異(差異1)與對照組在政策實(shí)施前后的差異(差異2),即評估差異1和差異2之間的差異是否顯著,因此稱作雙重差分。

雙重差分模型應(yīng)用的前提條件有二:

其一,實(shí)驗(yàn)組與控制組的分組應(yīng)盡可能隨機(jī),避免由于實(shí)驗(yàn)組選取的非隨機(jī)性而導(dǎo)致的內(nèi)生性問題;

其二,實(shí)驗(yàn)組與控制組符合平行趨勢假定,即政策實(shí)施之前,實(shí)驗(yàn)組與控制組之間的差異不隨時(shí)間變化,兩組具有共同趨勢。

雙重差分法的具體應(yīng)用步驟如下:

(1)確定實(shí)驗(yàn)組與控制組。

(2)估計(jì)雙重差分,得到政策凈效應(yīng)。第五節(jié)雙重差分法二、雙重差分法存在的問題1.難以滿足形成實(shí)驗(yàn)組和對照組的隨機(jī)性假設(shè)2.難以滿足平行趨勢假設(shè)3.未觀測到的事件與遺漏變量4.時(shí)序數(shù)據(jù)的可獲得性第五節(jié)雙重差分法三、對于應(yīng)用雙重差分法的建議(1)進(jìn)行平行趨勢檢驗(yàn)。在應(yīng)用雙重差分法時(shí),如果所選取的樣本在事件前后各至少有1期觀測,可以考慮加入一組時(shí)間虛擬變量。(2)對事件發(fā)生前幾年重復(fù)進(jìn)行雙重差分分析。在應(yīng)用雙重差分法時(shí),應(yīng)對事件發(fā)生前一(或二、三等)年多次進(jìn)行雙重差分分析(安慰劑檢驗(yàn))。(3)將理論上不應(yīng)該受到事件影響的變量作為被解釋變量進(jìn)行雙重差分分析。(4)采用多種劃分實(shí)驗(yàn)組與控制組的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行雙重差分分析。每種分類標(biāo)準(zhǔn)與其他分類標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的雙重差分的組間差異可以作為評價(jià)外生事件沖擊能否解釋被解釋變量的考量因素。(5)選擇合適的樣本期間。(6)采用多個(gè)對照組控制不可觀測因素的影響。第五節(jié)雙重差分法四、雙重差分法在會計(jì)研究中的應(yīng)用示例1.研究背景2.識別實(shí)驗(yàn)組與控制組3.劃分事件前后,確定政策實(shí)施前后變量4.構(gòu)造雙重差分模型,估計(jì)雙重差分模型進(jìn)行檢驗(yàn)第六節(jié)斷點(diǎn)回歸法一、斷點(diǎn)回歸法的基本思路與步驟

斷點(diǎn)回歸法的基本思路是:所有樣本根據(jù)配置變量,將落在斷點(diǎn)右側(cè)(左側(cè))的樣本設(shè)為實(shí)驗(yàn)組,將落在斷點(diǎn)左側(cè)(右側(cè))的樣本設(shè)為控制組,實(shí)驗(yàn)組受到實(shí)驗(yàn)事項(xiàng)x影響的概率為1,控制組為0。斷點(diǎn)回歸法的具體步驟如下:(1)檢查配置變量和其他協(xié)變量的條件密度函數(shù)在斷點(diǎn)處的連續(xù)性,明確斷點(diǎn)的有效性;(2)檢驗(yàn)斷點(diǎn)回歸實(shí)驗(yàn)屬于精確斷點(diǎn)回歸還是模糊斷點(diǎn)回歸;(3)對因變量和配置變量進(jìn)行圖形分析;(4)使用參數(shù)估計(jì)方法,或選擇適當(dāng)?shù)膸捄笫褂梅菂?shù)估計(jì)方法進(jìn)行估計(jì);(5)使用不同的帶寬以及選擇是否加入?yún)f(xié)變量,進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第六節(jié)斷點(diǎn)回歸法二、斷點(diǎn)回歸法存在的問題1.來自其他協(xié)變量的干擾2.樣本分組是否滿足隨機(jī)性、3.樣本帶寬的選擇與權(quán)衡4.證據(jù)的普適性第六節(jié)斷點(diǎn)回歸法三、對于應(yīng)用斷點(diǎn)回歸法的建議JacobandZhu對于斷點(diǎn)回歸法的應(yīng)用提出了以下若干建議:1.明確斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)的有效性2.精確斷點(diǎn)回歸和模糊斷點(diǎn)回歸的選擇第六節(jié)斷點(diǎn)回歸法三、對于應(yīng)用斷點(diǎn)回歸法的建議3.帶寬的選擇4.斷點(diǎn)回歸估計(jì)5.檢查研究結(jié)果的穩(wěn)健性第六節(jié)斷點(diǎn)回歸法四、斷點(diǎn)回歸法在會計(jì)研究中的應(yīng)用示例1.研究背景2.明確斷點(diǎn)的有效性并確定斷點(diǎn)回歸類型3.對因變量和配置變量進(jìn)行圖形分析4.回歸估計(jì)5.穩(wěn)健性檢驗(yàn)第七節(jié)非技術(shù)方法一、縮小研究情境

關(guān)于研究命題“為什么部分投資者比其他投資者更多地使用會計(jì)信息”,可能包括(但不限于)以下解釋:(1)會計(jì)信息使用者能夠獲得的會計(jì)信息包含的噪音更小;(2)會計(jì)信息使用者的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度更低,以至于不在意會計(jì)信息中包含的噪音;(3)會計(jì)信息使用者低估了會計(jì)信息中包含的噪音,非使用者高估了包含的噪音;(4)會計(jì)信息使用者擁有更高的技術(shù)條件,從而獲得了噪音更小的會計(jì)信息。第七節(jié)非技術(shù)方法二、縮短研究鏈條