Nonparametric methods for inference in the presence of instrumental variables
存在工具变量时的非参数推断方法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。
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：摘要直接讨论内生变量与工具变量下的非参数回归函数识别和估计，对应结构函数估计的方法问题。
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
存在工具变量时的非参数推断方法
- 研究问题
- 存在内生变量和工具变量时，如何非参数估计回归函数，识别关系形成的不适定逆问题怎样影响收敛速度和调参？
- 方法与思路
- 作者提出核方法与正交级数两类估计，利用由内生变量和工具变量联合密度决定的积分算子特征值刻画问题难度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称推导了最优收敛率并给出达到该速率的估计量，同时说明逆问题难度对收敛率和适当平滑参数选择的作用。
- 阅读关注点
- 应核对识别关系及其唯一解条件、函数光滑度与算子谱的限制，以及最优率的度量和达到该速率的调参规则。
- 阅读边界
- 仅依据所给 ANU 资料库中的 2005 年刊本摘要；识别条件、具体速率和推断程序未说明，也不能推断其他版本变化。
原文摘要
We suggest two nonparametric approaches, based on kernel methods and orthogonal series to estimating regression functions in the presence of instrumental variables. For the first time in this class of problems, we derive optimal convergence rates, and show that they are attained by particular estimators. In the presence of instrumental variables the relation that identifies the regression function also defines an ill-posed inverse problem, the “difficulty” of which depends on eigenvalues of a certain integral operator which is determined by the joint density of endogenous and instrumental variables. We delineate the role played by problem difficulty in determining both the optimal convergence rate and the appropriate choice of smoothing parameter.