數據缺失會導致內生性問題嗎？
我是一個計量經濟學新手。我想問一個問題。在標準的豪斯曼泰勒模型中，我們需要指定外生/內生變數進行估計。
但是，假設我們缺少數據。例如，女性數據更容易失去，並且只有最有能力的數據在數據集中。讓我們假設一些瘋狂的理論，即女性可能會承擔母親的職責，只有最有能力的女性才能留在勞動力隊伍中並獲得更高的工資。因此，缺少數據的數據集中的女性可能與無法觀察到的技能相關，從而導致內生性問題。
理論上，女性與技能無關，是真正的外生。但是，變數是否會由於系統性數據缺失而成為內生變數？如果數據集遇到這個問題，這需要在 Hausman Taylor 規範中更正（例如，使 FEM 成為內生變數）？
謝謝 ！謝謝 ！
歡迎。
所以你的問題是：在沒有選擇性的 Hausman and Taylor (1981, HT 以下) 模型中，FEM 通常被指定為外生的，但是如果涉及到選擇，我們可以只將 FEM 指定為內生嗎？
要回答這個問題，我們應該了解HT模型中“內生”的含義。讓他們的模型寫成 $$ y_{it} =x_{1,it} \beta_1 + x_{2,it}\beta_2 + z_{1,i}\gamma_1 + z_{2,i} \gamma_2 + \mu_i + e_{it}, $$ 其中“1”變數是外生的，“2”變數是內生的。重要的是，所有回歸量都獨立於（或嚴格外生於）異質錯誤 $ e_{it} $ 他們允許 $ x_{2,it} $ 和 $ z_{2,i} $ 與….有關 $ \mu_i $ 只要。這就是他們模型中“內生”的含義。
因此，如果 FEM 與時不變技能相關 $ \mu_i $ （但不與 $ e_{it} $ ）由於選擇性，那麼，是的，有限元法在 HT 的意義上是內生的。但是僅將 FEM 指定為內生並不能解決問題。引入選擇性的代價是一些 $ x_{1,it} $ （指定為外源沒有樣本選擇）可能變成內源，所以事情變得複雜。注意 $ x_{1,it} $ 在 HT 中很重要，因為 $ z_{2,i} $ 由 $ \bar{x}_{1,i} $ . 您需要一些不受選擇影響但與 FEM 橫截面相關的時變外生變數。這會很難。沒有魔法。
另一個問題是選擇可能取決於時變誤差 $ e_{it} $ ，也就是女人只在好年頭工作。然後是一些時變回歸量（“ $ x $ “變數）可能與 $ e_{it} $ ，並且您也需要真正的儀器（不在等式中）。這也將是困難的。