The Other Way a Regression Lies: Endogeneity, 2SLS, and the Gamma Calibration Problem

回归有两种结构上不同的方式会欺骗你，而本博客迄今只处理了其中一种。

第一种是搜索中的选择偏差：你运行了一万次回测，保留表现最好的那次，而眼前的数字其实是噪声分布的最大值，并非某种效应。这正是去膨胀夏普比率及其收束之作诚实的负面结果所讨论的问题。解决办法是为搜索付出相应代价。

第二种是系数本身的偏差，发生在一个你从未进行搜索的单次回归中。如果回归变量与误差项相关，OLS 就会有偏且不一致——不同于抽样噪声，这种偏差不会随样本量增加而缩小。更多数据只会让错误的数字变得更精确。无论是自助法、滚动前向验证还是去膨胀，都无法触及这个问题，因为这些方法质疑的是选择，而不是识别。

本文讨论第二种失效，而且这并非抽象担忧。Almgren-Chriss 校准文章通过回归净主动成交流上的 5 分钟中间价变化来拟合永久冲击 $\gamma$，得到几个百分点的 $R^2$，以及一个在不同日期之间变化 2–5 倍的系数；文章把内生性列为首要的结构性原因：“流量对价格的响应，与价格对流量的响应一样强。动量交易者是因为价格上涨才买入；对收益关于流量进行朴素 OLS 会捕捉到他们的反应，并把它归因于冲击。”文章也指出了干净的解决办法——使用你自己的成交记录，因为它在构造上是外生的。

这是一个拥有明确工具变量、且数据已经在内部的工具变量问题。下面介绍估计器、诊断方法和实验设计。

用一段话理解内生性

OLS 估计因果 $\beta_1$，它位于 $Y_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + \varepsilon_i$ 中；只有在 $\mathbb{E}[\varepsilon_i \mid X_i] = 0$ 时才成立。有三件事会破坏这一条件。遗漏变量偏差：如果 $W$ 同时驱动 $X$ 和 $Y$，但没有被观测到，它就会存在于误差中，$\varepsilon_i = \gamma W_i + u_i$；而 $\text{Cov}(X_i, W_i) \neq 0$ 会迫使 $\text{Cov}(X_i, \varepsilon_i) \neq 0$——在微观结构中，未观测到的信息到达会同时驱动成交量和波动率。测量误差：如果使用带噪声的代理变量 $X_i = X_i^* + \nu_i$，则 $\text{plim } \hat{\beta}_1^{\text{OLS}} = \beta_1 \cdot \sigma_{X^*}^2 / (\sigma_{X^*}^2 + \sigma_\nu^2)$，结果总是向零衰减——净额 aggTrades 流是碎片化市场中真实带方向订单流的代理，而你永远看不到的那一部分就是测量误差。同时性：这一点已经在Almgren-Chriss 冲击校准中以更尖锐、更具体的形式阐明，正是下文全部内容的动机。

IV 解决方案

工具变量 $Z$ 必须满足两个条件：

1. 相关性：$\text{Cov}(Z_i, X_i) \neq 0$。可检验，而且必须检验。
2. 排除性：$\text{Cov}(Z_i, \varepsilon_i) = 0$——$Z$ 影响 $Y$ 只能通过 $X$。不可检验，永远不可检验。这是经济学论证，而不是统计量。

对于一个工具变量和一个内生回归变量，估计器是两个简约式效应之比（Wald 估计器）：

有控制变量和多个工具变量时，应使用 2SLS。第一阶段：用工具变量和控制变量回归内生变量，$X_i = \pi_0 + \boldsymbol{\pi}_Z' \mathbf{Z}_i + \boldsymbol{\pi}_C' \mathbf{C}_i + v_i$，并保留拟合值 $\hat{X}_i$——按构造，它们只包含由工具变量驱动的外生变动。第二阶段：运行 $Y_i = \beta_0 + \beta_1 \hat{X}_i + \boldsymbol{\beta}_C' \mathbf{C}_i + \varepsilon_i$。写成矩阵形式，令 $\mathbf{P}_Z = \mathbf{Z}(\mathbf{Z}'\mathbf{Z})^{-1}\mathbf{Z}'$：

手工实现时最容易踩的坑：如果你真的运行两次 lstsq，第二阶段的标准误就会错。$\hat{X}_i$ 是一个生成回归变量，残差方差必须根据原始 $X$ 而不是拟合值来计算。朴素的两步标准误会偏小，因此 $t$ 统计量会偏大，最终过度拒绝。请使用真正的 IV 实现：

from linearmodels.iv import IV2SLS
import pandas as pd

def iv_regression(df, dep_var, endog_var, instruments, controls=None):
    """2SLS with correct generated-regressor standard errors."""
    y = df[dep_var]
    endog = df[[endog_var]]
    instr = df[instruments]

    const = pd.Series(1, index=df.index, name="const")
    exog = pd.concat([const, df[controls]], axis=1) if controls else const

    res = IV2SLS(dependent=y, exog=exog, endog=endog,
                 instruments=instr).fit(cov_type="robust")
    print(res.summary)
    return res

实验：OLS Gamma 对比 2SLS Gamma

待检验的回归，是 Almgren-Chriss 文章中的永久冲击拟合：

根据上面的同时性论证，$Q_{\text{net}}$ 是内生的。工具变量是窗口内的你自己的成交记录：你的做市成交由自己的报价计划和库存策略触发，而不是由市场价格路径触发，因此它们提供了一种订单流变动来源，有理由认为与误差中的动量反应成分不相关。排除性限制——你的成交只通过其对净流量的贡献来推动中间价——是需要论证的假设；而当你的报价本身由信号驱动时，这一假设恰恰最脆弱。如果报价以短期价格预测为条件，工具变量就会被污染，这个设计也会失效。来自纯库存管理或捕捉价差策略的成交，是最干净的情况。

成交数据来自执行滑点与 DIY TCA中描述的 TCA 记录——同一份日志也为使用自己的成交记录构建滑点曲线提供拟合样本。控制变量：窗口内的滞后 $\Delta S$ 和已实现波动率。

ols  = IV2SLS(dependent=df.dS, exog=df[["const", "dS_lag", "rv"]],
              endog=None, instruments=None).fit(cov_type="robust")
tsls = iv_regression(df, "dS", "q_net", ["q_own"], ["dS_lag", "rv"])

四个数字决定这项工作是否值得：OLS $\gamma$、2SLS $\gamma$、第一阶段 $F$，以及两个系数之间的差距——它表示 OLS 估计中有多少其实是动量反应，而非冲击。

如果第一阶段 $F$ 低于 10，那就是结果：在 5 分钟分辨率下，你自己的成交只占净流量很小一部分，无法识别 $\gamma$；诚实的写法应当是诚实的负面结果风格的负面结论。弱工具变量导致的负面结果是真实发现——它告诉你，在这个样本规模和时间跨度上，Gamma 拟合中的内生性无法修复；基于 OLS $\gamma$ 构建的交易前成本估计带有无法消除的向上偏差。

诊断

**第一阶段 F（弱工具变量）。**Staiger-Stock 经验法则是：$F > 10$。对于一个内生回归变量，Stock-Yogo 临界值更严格——在最大 IV 尺寸为 10% 时，一个工具变量要求 $F > 16.38$，两个工具变量要求 19.93，三个要求 22.30；在 15% 时，分别为 8.96 / 11.59 / 12.83；在 20% 时，为 6.66 / 8.75 / 9.54。

**Durbin-Wu-Hausman（是否真的需要 IV）。**如果 OLS 一致，它也会更有效率，所以在切换之前先检验。实际可用的是残差增广形式：运行第一阶段，保留 $\hat{v}_i = X_i - \hat{X}_i$，然后在结构性 OLS 回归中加入 $\hat{v}_i$ 作为回归变量。若 $\hat{v}_i$ 的系数显著，就说明存在内生性。

def durbin_wu_hausman(df, dep, endog, instruments, controls):
    """Augmented-regression form of the DWH endogeneity test."""
    import statsmodels.api as sm
    X1 = sm.add_constant(df[instruments + controls])
    v_hat = df[endog] - sm.OLS(df[endog], X1).fit().fittedvalues
    X2 = sm.add_constant(df[[endog] + controls].assign(v_hat=v_hat))
    res = sm.OLS(df[dep], X2).fit(cov_type="HC1")
    return res.tvalues["v_hat"], res.pvalues["v_hat"]

**Sargan-Hansen（过度识别）。**当工具变量数量 $q > p$ 时，可以检验联合有效性：$J = n \cdot R^2_{\hat{\varepsilon} \sim \mathbf{Z}} \sim \chi^2(q - p)$，其中 $R^2$ 来自将 2SLS 残差对所有工具变量和外生控制变量进行回归。注意事项比统计量本身更重要：Sargan 只能检测以不同方式无效的工具变量。如果所有工具变量都与同一个遗漏变量相关，检验会顺利通过，却什么也没有告诉你。

加密市场微观结构中存在的工具变量

找到有效工具变量是全部难点，而股票与公司金融中常用的工具（分析师覆盖、税盾、意外现金流）在这里都不起作用。真正适用的有两类：

陷阱

**弱工具变量不会大声失败。**第一阶段较弱时，2SLS 在有限样本中会向 OLS 偏移，大致满足

当 $F = 5$ 时，你在报告“因果”估计的同时，仍保留了 OLS 偏差的 25%。补救方法包括 LIML（有限样本表现更好），以及无论工具变量强弱都有效的 Anderson-Rubin 检验。

工具变量过多会产生偏差。$\text{Bias}_{2\text{SLS}} \approx (q/n) \cdot \text{Bias}_{\text{OLS}}$。把所有变量的滞后项都塞进 $\mathbf{Z}$ 来提高第一阶段 $F$，会让估计值直接走回 OLS。如果 $q/n$ 不可忽略，应使用 LIML、刀切工具变量（JIVE）或正则化的第一阶段。

**排除性限制无法检验。**Sargan 不行，任何方法都不行。它只能通过领域知识来辩护，而这种辩护最诚实的形式是敏感性分析：需要多大的违背，才能推翻结论？

要点

• 去膨胀修复的是搜索带来的偏差，对系数中的偏差不起作用。这是两种不同的失效，需要不同的工具。
• 内生性偏差不会随样本量增加而消失。一个紧致、经过良好自助法处理并通过滚动前向验证的系数，仍然可能系统性错误。
• Almgren-Chriss 校准中的 Gamma 回归是一个正在发生的内部案例：工具变量明确（自己的成交记录），数据也已经由 TCA 管道记录。
• 在报告 2SLS 系数之前，先报告第一阶段 $F$。低于 10 时，系数不是证据；明确这样说，就是可以发表的结果。