Endogeneidade

Resumo

A endogeneidade é a condição em que uma variável regressora está correlacionada com o termo de erro de um modelo, de modo que seu coeficiente não reflete o efeito causal de interesse. Esta entrada generaliza o caso de variáveis omitidas da entrada 008, apresentando variáveis omitidas, simultaneidade, seleção e erro de medição como quatro mecanismos que produzem uma única condição, e distinguindo a endogeneidade da imprecisão pelo fato de que observações adicionais não a reduzem. São desenvolvidos cenários de avaliação para cada mecanismo: causalidade reversa entre a qualidade da escola e os níveis de preço do bairro; a reforma como uma escolha do proprietário condicionada a qualidades não observadas do imóvel, em vez de um tratamento atribuído aleatoriamente; seleção no conjunto de imóveis comparáveis, uma vez que os imóveis vendidos não constituem uma amostra aleatória de imóveis; e classificações de condição atribuídas por um avaliador que já conhece o preço da transação. O resultado central é que a medição de uma variável omitida corrige a omissão sem necessariamente corrigir a endogeneidade — um coeficiente de reforma estimado a partir de dados observacionais confunde o valor agregado pela obra com o valor dos imóveis cujos proprietários optaram por realizá-la, de modo que um avaliador que responda a uma pergunta sobre o retorno do investimento em reforma com base em tais coeficientes superestimará sistematicamente o retorno. Como nenhum gráfico de resíduos ou estatística de teste detecta a endogeneidade apenas a partir dos dados, o artigo argumenta que a resposta defensável é uma argumentação explícita sobre o mecanismo e a direção, e que as escolhas de projeto na montagem de um conjunto comparável contribuem mais para a defensabilidade do que qualquer estimador aplicado posteriormente.