Jackknife Instrumental Variable Inference
Jackknife 工具变量推断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：摘要直接处理内生性与弱工具变量推断，并以工具变量研究饮酒的影响，文本依据对应因果识别与推断。
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…
Jackknife 工具变量推断
- 研究问题
- 在线性回归存在内生性、异方差和大量潜在弱工具变量时，如何对完整参数向量或线性限制进行可靠检验？
- 方法与思路
- 作者构造基于 Jackknife 的检验统计量，推导零假设下的卡方组合极限，并修改目标函数获得常见卡方极限。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验在模拟中具有与 Anderson–Rubin 类统计量竞争的有限样本表现，并用遗传工具变量分析饮酒与体重指数。
- 阅读关注点
- 应核对工具变量数量与强度的渐近条件、异方差处理、复合零假设的校准，以及遗传工具变量的有效性依据。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未给出检验公式和数值比较，竞争性表现不代表在所有情形占优。
原文摘要
This paper introduces a class of jackknife-based test statistics for linear regression models with endogeneity and heteroskedasticity in the presence of many potentially weak instrumental variables. The tests may be used when considering hypotheses on the full parameter vector or hypotheses defined as linear restrictions. We show that in the limit and under the null the proposed statistics are distributed as a combination of chi squares but by modifying the objective function we derive more familiar chi square limits. An extensive simulation study shows the competitive finite sample properties of the proposed tests in particular against Anderson-Rubin-type of statistics. Finally, we provide an empirical illustration that applies the proposed tests to study the effect of alcohol consumption on body mass index using genetic variants as instrumental variables using the UK Biobank.