Testing Instrument Validity with Covariates
包含协变量时的工具变量有效性检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要围绕异质处理效应模型中的工具变量识别假设及其可检验限制。
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包含协变量时的工具变量有效性检验
- 研究问题
- 在具有异质处理效应和条件协变量的模型中，工具变量识别假设能产生哪些可检验限制，如何联合检验以提高功效？
- 方法与思路
- 作者假定潜在结果与协变量具有半参数依赖关系，推导部分残差次密度的等式和不等式限制，并用修剪样本检验不等式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出联合限制检验和称为 distillation 的修剪步骤，模拟报告有限样本功效提升；三个工具变量应用中拒绝一个的原假设。
- 阅读关注点
- 应核对被检验的识别假设、半参数设定及残差估计影响，检查样本修剪规则、联合检验尺寸和拒绝结论的解释。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与接收未核实。摘要未说明具体工具变量及检验条件，通过检验不能证明工具变量有效。
原文摘要
We develop a novel test of the instrumental variable identifying assumptions for heterogeneous treatment effect models with conditioning covariates. We assume semiparametric dependence between potential outcomes and conditioning covariates. This allows us to obtain testable equality and inequality restrictions among the subdensities of estimable partial residuals. We propose jointly testing these restrictions. To improve power, we introduce distillation, where a trimmed sample is used to test the inequality restrictions. In Monte Carlo exercises we find gains in finite sample power from testing restrictions jointly and distillation. We apply our test procedure to three instruments and reject the null for one.