Tarefa paper_repro.ajr_2001.tab4_pa_c1.design

Veredito

Pergunta feita ao analista

Do institutions that protect property cause higher income? Among the former European colonies in the paper's base sample, estimate the causal effect of average protection against expropriation risk (1985-1995) on log GDP per capita in 1995, using a source of variation in institutions that is not driven by income itself.

Como o agente resolveu e como foi validado

Resumo passo a passo do que o agente executou, por que o caminho está correto e como cada verificação conferiu o resultado.

1. 1Preparação da base de dados
   maketable4— The authors' replication file for Table 4 of Acemoglu, Johnson and Robinson (2001), 'The Colonial Origins of Comparative Development': one row per country (163 rows). Columns: shortnam, the 3-letter country code; africa, 1 for countries in Africa; asia, 1 for countries in Asia; rich4, 1 for the four 'neo-Europes' (United States, Canada, Australia, New Zealand); lat_abst, absolute latitude of the capital divided by 90; avexpr, average protection against expropriation risk over 1985-1995 (Political Risk Services, 0 to 10, higher means more protection); logpgp95, log GDP per capita in 1995, PPP basis (World Bank); logem4, log settler mortality (mortality of European settlers); loghjypl, log output per worker in 1988 (Hall and Jones); baseco, 1 for the former colonies in the paper's base sample and missing for every other country.
2. 2Chamada que gerou a resposta finalinfer.iv_2sls(Variáveis instrumentais por mínimos quadrados em dois estágios (MQ2E))citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_6c3f7f87 nos detalhes

   Table 4, Panel A, column (1): 2SLS of log GDP per capita on expropriation risk, instrumented by log settler mortality, in the base sample (the authors' maketable4.do: ivreg, classical errors).

   Por que este é o caminho de referência: Table 4, Panel A, column (1): 2SLS of log GDP per capita on expropriation risk, instrumented by log settler mortality, in the base sample (the authors' maketable4.do: ivreg, classical errors).
   Argumentos principais

   dataset:

   "maketable4"

   endog:

   ["avexpr"]

   instruments:

   ["logem4"]

   level:

   0,950.95

   se:

   "classical"

   subset:

   "baseco == 1"

   y:

   "logpgp95"

   Resultado calculado

   • coef.avexpr = 0,944279 0.9442793851547994
     2SLS effect of avexpr on logpgp95
   Diagnósticos: first_stage_F.avexpr = 22,946822.94679658705377 (Wald F of the excluded instruments in the first stage for avexpr (classical (homoskedastic) standard errors)) · partial_r2.avexpr = 0,2701310.2701313941078145 (share of the variation the instruments explain beyond the controls) · weak_instrument = false (every first-stage F is at least 10) · n_obs = 6464 · se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
3. 3Conferência de lastro e resposta final

   Todos os 1 números escritos na resposta foram conferidos contra as ferramentas e o enunciado (nenhum número sem lastro).

   Números encontrados: 0,9443
   Figuras citadas: call_6c3f7f87:coef.avexpr
   • ✓
     #0resposta com lastro

     Garante que todo número citado no texto veio de uma ferramenta ou do enunciado (sem cálculo mental do modelo).
   • ✓
     #1figura da resposta escolhida

     an answer figure: the effect of an estimator call the answer cites
   • ✓
     #2ferramenta chamadainfer.iv_2sls

     Exige que o resultado venha da ferramenta infer.iv_2sls.
   • ✓
     #3argumento igualy

     T3: the outcome the design question implies
   • ✓
     #4argumento igualendog[0]

     T3: the treatment the design question implies
   • ✓
     #5argumento igualinstruments

     T3: the instrument the design question implies
   • ✓
     #6argumento igualy

     outcome: log GDP per capita, 1995 (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #7argumento igualendog

     the endogenous regressor: protection against expropriation (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #8argumento igualinstruments

     the instrument: log settler mortality (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #9argumento igualexog

     column (1) has no other regressors (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #10diagnósticon_obs

     (T3: recorded; a design question cannot state it)
   • ✓
     #11figura da resposta próxima

     software reference (T3: recorded; T3 pontua o desenho; a estimativa é registrada)
   • ✓
     #12figura da resposta próxima

     software reference, SE: recorded (T3)
   • ✓
     #13figura da resposta próxima

     published cell: recorded, never required on T2/T3
   • ✓
     #14figura da resposta próxima

     published cell, SE: recorded, never required on T2/T3

Valores esperados e de onde vêm

Verificações

Caminho de referência e caminho do agente

A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

Trajetória

Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.

1. 0Início

   Do institutions that protect property cause higher income? Among the former European colonies in the paper's base sample, estimate the causal effect of average protection against expropriation risk (1985-1995) on log GDP per capita in 1995, using a source of variation in institutions that is not driven by income itself.

   maketable4 (agent)

   The authors' replication file for Table 4 of Acemoglu, Johnson and Robinson (2001), 'The Colonial Origins of Comparative Development': one row per country (163 rows). Columns: shortnam, the 3-letter country code; africa, 1 for countries in Africa; asia, 1 for countries in Asia; rich4, 1 for the four 'neo-Europes' (United States, Canada, Australia, New Zealand); lat_abst, absolute latitude of the capital divided by 90; avexpr, average protection against expropriation risk over 1985-1995 (Political Risk Services, 0 to 10, higher means more protection); logpgp95, log GDP per capita in 1995, PPP basis (World Bank); logem4, log settler mortality (mortality of European settlers); loghjypl, log output per worker in 1988 (Hall and Jones); baseco, 1 for the former colonies in the paper's base sample and missing for every other country.

   file cd3a1cb197e3065411fce6fabbe06161555468049e6810a28c608d6e361aed34 · frame —
2. 1Turno do modelo
   call_f1b89eefreferenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Table 4, Panel A, column (1): 2SLS of log GDP per capita on expropriation risk, instrumented by log settler mortality, in the base sample (the authors' maketable4.do: ivreg, classical errors).

   Chamadas pedidas

   • infer.iv_2sls

     {
       "dataset": "maketable4",
       "endog": [
         "avexpr"
       ],
       "exog": [],
       "instruments": [
         "logem4"
       ],
       "se": "classical",
       "subset": "baseco == 1",
       "y": "logpgp95"
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.iv_2sls— Variáveis instrumentais por mínimos quadrados em dois estágios (MQ2E)v0.1.0call_6c3f7f87decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Table 4, Panel A, column (1): 2SLS of log GDP per capita on expropriation risk, instrumented by log settler mortality, in the base sample (the authors' maketable4.do: ivreg, classical errors).

   Argumentos

   {
     "cluster": null,
     "dataset": "maketable4",
     "endog": [
       "avexpr"
     ],
     "exog": [],
     "instruments": [
       "logem4"
     ],
     "level": 0.95,
     "se": "classical",
     "subset": "baseco == 1",
     "y": "logpgp95"
   }

   Figuras call_6c3f7f87

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   coef.avexpr 2SLS effect of avexpr on logpgp95	0,944279	0.9442793851547994	0,1565250.15652545732957907	0,631389 – 1,25717

   Diagnósticos

   • first_stage_F.avexpr = 22,946822.94679658705377 (Wald F of the excluded instruments in the first stage for avexpr (classical (homoskedastic) standard errors))
   • partial_r2.avexpr = 0,2701310.2701313941078145 (share of the variation the instruments explain beyond the controls)
   • weak_instrument = false (every first-stage F is at least 10)
   • n_obs = 6464
   • se_type = "classical" (classical (homoskedastic) standard errors)
   • n_clusters = — (errors not clustered)

   Derivação matemática e pressupostos

   coef.avexpr

   1. Com um instrumento e um regressor endógeno, o MQ2E é a razão entre o coeficiente de logem4 na forma reduzida (logpgp95 sobre logem4) e no primeiro estágio (avexpr sobre logem4).β = ρ / π→ 0,944279 (0.9442793851547994)
   2. Erro-padrão clássico (homocedástico): a raiz da variância estimada do coeficiente.ep = √V_jj→ 0,156525 (0.15652545732957907)
   3. Intervalo de 95% de confiança: a estimativa mais ou menos o valor crítico da distribuição t de Student com 62 graus de liberdade vezes o erro-padrão.IC = β ± c · ep

   Pressupostos do estimador

   • the instruments affect the outcome only through the endogenous regressors (exclusion restriction)
   • the instruments are as good as randomly assigned given the controls
   • errors are independent and have the same variance for every observation

   Tabelas (3)

   {
     "coefficients": [
       {
         "ci_high": 3.9620651347598503,
         "ci_low": -0.1427320536663681,
         "coef": 1.909666540546741,
         "p": 0.0676371961257388,
         "se": 1.0267272828674519,
         "t": 1.8599549972154334,
         "term": "Intercept"
       },
       {
         "ci_high": 1.2571693160472515,
         "ci_low": 0.6313894542623473,
         "coef": 0.9442793851547994,
         "p": 9.798644711494112e-8,
         "se": 0.15652545732957907,
         "t": 6.032752762807972,
         "term": "avexpr"
       }
     ],
     "first_stage": [
       {
         "ci_high": -0.3535713248767556,
         "ci_low": -0.8599851727910319,
         "coef": -0.6067782488338938,
         "endog": "avexpr",
         "instrument": "logem4",
         "p": 0.000010765461520046432,
         "se": 0.12666860022743895,
         "t": -4.79028147263329
       }
     ],
     "reduced_form": [
       {
         "ci_high": -0.4207319879491951,
         "ci_low": -0.7252043955191552,
         "coef": -0.5729681917341751,
         "instrument": "logem4",
         "p": 2.6586798876505685e-10,
         "se": 0.07615726511746891,
         "t": -7.523486969370543
       }
     ]
   }

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   maketable4 dc8a5df19428e33e3bb4109922ccbd092a69bde0d19a217451baa154782debfc

   sha256 do resultado

   fa7e9bcc68749f1a91274bccdd55167959ebf1cabf880fd1f2482edce2aeccb5

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_ef1947a8referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.iv_2sls): coef.avexpr = 0,9443.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_6c3f7f87:coef.avexpr"
       ]
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
5. 4Guarda
   resposta aceita

   Números encontrados

   0,9443

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

   1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
6. 5Resposta

   Estimativa (infer.iv_2sls): coef.avexpr = 0,9443.

   Figuras citadas: call_6c3f7f87:coef.avexpr · Parada: answered

   Figura da resposta: call_6c3f7f87:coef.avexpr = 0,9442790.9442793851547994 (se 0,1565250.15652545732957907)
7. 6Pontuação
   #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
8. 7Pontuação
   #1figura da resposta escolhidapassouobrigatóriaanswer figure call_6c3f7f87:coef.avexpr (infer.iv_2sls)
9. 8Pontuação
   #2ferramenta chamadapassouobrigatóriaanswer call is infer.iv_2sls
10. 9Pontuação
    #3argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.y = 'logpgp95'
11. 10Pontuação
    #4argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.endog[0] = 'avexpr'
12. 11Pontuação
    #5argumento igualpassouobrigatóriainfer.iv_2sls.instruments = ['logem4']
13. 12Pontuação
    #6argumento igualpassouregistradainfer.iv_2sls.y = 'logpgp95'
14. 13Pontuação
    #7argumento igualpassouregistradainfer.iv_2sls.endog = ['avexpr']
15. 14Pontuação
    #8argumento igualpassouregistradainfer.iv_2sls.instruments = ['logem4']
16. 15Pontuação
    #9argumento igualpassouregistradainfer.iv_2sls.exog = []
17. 16Pontuação
    #10diagnósticopassouregistrada64 vs 64
18. 17Pontuação
    #11figura da resposta próximapassouregistrada0.9442793852 vs 0.9442793851548288
19. 18Pontuação
    #12figura da resposta próximapassouregistrada0.1565254573 vs 0.15652545732958245
20. 19Pontuação
    #13figura da resposta próximapassouregistrada0.9442793852 vs 0.94
21. 20Pontuação
    #14figura da resposta próximapassouregistrada0.1565254573 vs 0.16

Épocas × verificações

Tentativas

Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.

• época 1, tentativa 1passoupontuada(exibindo)

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