Local indirect least squares and average marginal effects in nonseparable structural systems
不可分结构系统中的局部间接最小二乘与平均边际效应AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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不可分结构系统中的局部间接最小二乘与平均边际效应
- 研究问题
- 在不要求线性、可分性或标量不可观测项单调性的三角结构系统中，局部间接最小二乘能否恢复内生变量的平均边际效应？
- 方法与思路
- 作者研究局部间接最小二乘的识别范围，并对直接观测外生工具变量及仅观测其含误差代理变量两种情形建立非参数渐近理论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，完全不可分情形下该方法不能恢复平均边际效应，但仍可检验无效应假设，并提供涵盖工具变量代理误差的新理论。
- 阅读关注点
- 应核对不能恢复效应的具体机制、无效应假设的定义，以及代理变量误差如何处理；还需区分效应识别与零效应检验。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断哪些附加结构可恢复平均边际效应，也未说明工具变量、代理误差及检验有效性的具体条件。
原文摘要
We study the scope of local indirect least squares (LILS) methods for nonparametrically estimating average marginal effects of an endogenous cause X on a response Y in triangular structural systems that need not exhibit linearity, separability, or monotonicity in scalar unobservables. One main finding is negative: in the fully nonseparable case, LILS methods cannot recover the average marginal effect. LILS methods can nevertheless test the hypothesis of no effect in the general nonseparable case. We provide new nonparametric asymptotic theory, treating both the traditional case of observed exogenous instruments Z and the case where one observes only error-laden proxies for Z.