A uniformly valid test for instrument exogeneity
工具变量外生性的一致有效检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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工具变量外生性的一致有效检验
- 研究问题
- 在线性模型的识别强度未知、工具变量可能很弱甚至完全无关时，如何检验工具变量外生性并保持有效的标准推断？
- 方法与思路
- 作者使用不断扩展的构造工具集合检验条件矩限制，并通过识别信号的漂移序列刻画估计量速率及检验统计量的极限行为。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，原假设下标准正态近似对所有识别强度一致有效，检验在弱或完全无关工具下仍具有一致性，并提供模拟和应用。
- 阅读关注点
- 应核对构造工具的生成与增长速率、一致有效性覆盖的模型类，以及完全无关工具情形下可检出的备择和一致性条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断具体矩条件与备择限制；一致性陈述不能解释为任意无关工具都能检出任意外生性违反。
原文摘要
This paper studies the limiting behavior of the test for instrument exogeneity in linear models when there is uncertainty about the strength of the identification signal. We consider the test for conditional moment restrictions with an expanding set of constructed instruments. We establish the uniform validity of the standard normal asymptotic approximation, under the null, of this specification test over all possible degrees of model identification. As a result, this allows the researcher to use standard inference for testing instrument exogeneity without the need of any prior knowledge if the instruments are strong, semi-strong, weak or completely irrelevant. Furthermore, we show that the test is consistent regardless of the instrument strength; i.e., even in cases (weak and completely irrelevant instruments) where the standard tests fail to exhibit asymptotic power. To obtain these results, we characterize the rate of the estimator under a drifting sequence for the identification signal. We illustrate the appealing properties of the test in simulations and an empirical application.