Feasible IV Regression without Excluded Instruments
无需排除型工具变量的可行工具变量回归AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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无需排除型工具变量的可行工具变量回归
- 研究问题
- 在内生协变量与外生协变量存在非线性条件均值依赖时，如何无需排除型工具变量进行估计，并缓解多工具下的识别弱化？
- 方法与思路
- 作者提出计算较快的线性积分条件矩估计量及相关性条件检验，通过模拟考察多工具下的检验尺寸，并给出无排除工具的实证示例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新估计量更能保留多工具下的识别强度，模拟中尺寸控制明显改善；实证估计在不使用排除型工具时仍被作者认为合理。
- 阅读关注点
- 应核对条件矩限制、非线性均值依赖与识别的关系，以及相关性检验的有效条件，并检查多工具模拟和实证合理性的判断依据。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未获核验；无需排除型工具仍需其他模型限制，摘要未完整说明这些条件或实证有效性。
原文摘要
The relevance condition of Integrated Conditional Moment (ICM) estimators is significantly weaker than the conventional IV's in at least two respects: (1) consistent estimation without excluded instruments is possible, provided endogenous covariates are non-linearly mean-dependent on exogenous covariates, and (2) endogenous covariates may be uncorrelated with but mean-dependent on instruments. These remarkable properties notwithstanding, multiplicative-kernel ICM estimators suffer diminished identification strength, large bias, and severe size distortions even for a moderately sized instrument vector. This paper proposes a computationally fast linear ICM estimator that better preserves identification strength in the presence of multiple instruments and a test of the ICM relevance condition. Monte Carlo simulations demonstrate a considerably better size control in the presence of multiple instruments and a favourably competitive performance in general. An empirical example illustrates the practical usefulness of the estimator, where estimates remain plausible when no excluded instrument is used.