Omitted Variable Bias

William Bert Craytor

doi:10.67330/460smg10

欠落変数バイアス

著者

William Bert Craytor Author https://orcid.org/0000-0003-2219-9156

DOI:

https://doi.org/10.67330/460smg10

キーワード:

omitted variable bias、 Theil、 specification error、 adjustment、 condition rating、 renovation、 appraisal foundations

要旨

省略変数バイアスは、価格に影響を与える変数がモデルから除外され、かつ補助回帰においてその変数が含まれた説明変数に対してゼロ以外の係数を持つ場合に生じる――これは単なる限界相関ではなく、部分相関である。この場合、含まれた説明変数の係数が、省略された変数の影響の一部を吸収することになる。この2つの条件はともに必要であり、「重要な欠落変数はすべてモデルにバイアスを生じさせる」という広く信じられている見解は、その通りには誤りである。説明変数と相関のない欠落変数は、正確性ではなく精度を低下させるだけである。本稿では、バイアスに関するテイルの公式を導出し、第1号で開示されたが記録されていなかった「改修フラグ」が今回測定された、パシフィカデータセットの16項目に拡張されたデータを用いて、その正確性を検証する。これを省略すると、条件係数は1ステップあたり40,000ドルから69,631ドルへと膨らみ、ビュー係数は100,000ドルから79,178ドルへと縮小する――この変化は、省略された係数と補助回帰の傾きの積にセント単位で等しい。この例を用いて、3つの論拠を提示する。すなわち、バイアスは当てはめ統計量からは見えず、R²が0.97であるにもかかわらず、係数が74パーセントもずれていることが隠されていること；バイアスは標本サイズの増加に伴って減少しない；そして、バイアスのあるモデルは正確な予測を行う一方で、実用不可能な補正を生み出し、評価者が評価を依頼されることが最も多い、まさにその非典型的な不動産特性において最も深刻な失敗を招く。