A test of the selection on observables assumption using a discontinuously distributed covariate
利用分布不连续协变量检验基于可观测变量的选择假设AI 解读 ↓
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利用分布不连续协变量检验基于可观测变量的选择假设
- 研究问题
- 在不使用工具变量、也不从结构函数排除协变量的情况下，能否利用控制变量分布的不连续性检验基于可观测变量的选择？
- 方法与思路
- 作者依赖控制变量中一个分布不连续的变量，对二元与有限值处理的非参数加性可分模型建立检验，并概述非可分扩展。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出易实施的正式检验，无需工具变量或排除协变量，并用于评估孕妇营养援助计划对出生体重研究中的选择问题。
- 阅读关注点
- 应核对所需分布不连续性的形式、检验成立的模型限制与可检验含义，以及非可分扩展是否具备同等完整理论。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要；摘要未说明检验能够覆盖哪些不可观测选择机制，未拒绝假设不能据此视为已证明选择假设成立。
原文摘要
We present a test of the selection on observables assumption that neither requires instruments nor excluded covariates from the structural function. Instead, we rely on the presence of a discontinuously distributed variable among the set of controls. We develop formal testing procedures for a non-parametric additively separable model for binary and finite treatment variables. We also outline a nonparametric nonseparable extension. Our test is easy to implement and should be useful in many empirical settings. Specifically, we employ it to study selection concerns in the estimation of the impact of a nutritional aid program for pregnant women on birth weight.