Bootstrap validity for the score test when instruments may be weak
弱工具变量下得分检验自助法的有效性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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弱工具变量下得分检验自助法的有效性
- 研究问题
- 工具变量与内生解释变量相关性很弱甚至为零时，得分统计量的自助法能否支持有效的检验尺寸调整？
- 方法与思路
- 作者针对得分统计量并非样本均值的光滑函数、部分参数无法一致估计的困难，建立自助法有效性的理论证明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文证明弱工具变量情形下得分统计量自助法的有效性，补充了标准光滑函数自助法理论无法直接覆盖的情况。
- 阅读关注点
- 应核对得分统计量构造、自助抽样与原假设施加方式，以及有效性是否覆盖不同弱识别序列或具有一致性保证。
- 阅读边界
- 所给出版社摘要未说明模型假设、自助法实施步骤及有限样本结果，不能据此认定所有弱工具变量检验均有效。
原文摘要
It is well-known that size adjustments based on bootstrapping the t-statistic perform poorly when instruments are weakly correlated with the endogenous explanatory variable. In this paper, we provide a theoretical proof that guarantees the validity of the bootstrap for the score statistic. This theory does not follow from standard results, since the score statistic is not a smooth function of sample means and some parameters are not consistently estimable when the instruments are uncorrelated with the explanatory variable.