Endogeneity Corrections in Binary Outcome Models with Nonlinear Transformations: Identification and Inference
二元结局模型中的非线性变换内生性校正：识别与推断AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究二元结局模型的内生性校正、识别和推断，与离散选择细分直接相关。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
二元结局模型中的非线性变换内生性校正：识别与推断
- 研究问题
- 在没有外部工具变量的二元结局模型中，能否依靠内生变量与误差成分或外生变量之间的非线性关系实现识别并校正内生性？
- 方法与思路
- 作者提出基于非线性秩变换的校正方法，在两类替代性非线性假设之一成立时论证识别，并研究渐近性质、模拟及德国破产数据应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在所述条件下证明了一致性和渐近正态性，并通过蒙特卡洛和实证展示方法用途；未提供具体估计结果或相对性能数值。
- 阅读关注点
- 应核对两类非线性假设的精确定义、秩变换如何构造及其识别来源，并查看生成变量误差、渐近推断和应用中的设定检验。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实。摘要未列出完整识别与正则条件，无外部工具变量的结论依赖所述结构限制。
原文摘要
For binary outcome models, an endogeneity correction based on nonlinear rank-based transformations is proposed. Identification without external instruments is achieved under one of two assumptions: either the endogenous regressor is a nonlinear function of one component of the error term, conditional on the exogenous regressors, or the dependence between the endogenous and exogenous regressors is nonlinear. Under these conditions, we prove consistency and asymptotic normality. Monte Carlo simulations and an application on German insolvency data illustrate the usefulness of the method.