Partial Effects in Time-Varying Linear Transformation Panel Models with Endogeneity
含内生性的时变线性变换面板模型中的偏效应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：摘要直接研究带固定效应与内生解释变量的非线性面板模型。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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含内生性的时变线性变换面板模型中的偏效应
- 研究问题
- 当面板结果是含固定效应与内生解释变量的潜在变量的时变单调变换时，如何估计平均偏效应，并允许效应随时间变化及反事实位移尺度不变？
- 方法与思路
- 作者利用条件矩限制，以非参数工具变量技术处理变换函数恢复中的不适定问题，再构造平均偏效应估计量，并研究其渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称偏效应估计量具有根号 n 渐近正态性；国际数学与科学教育数据应用显示传统教学与成绩改善存在较强关联。
- 阅读关注点
- 应核对工具变量及条件矩限制、变换函数的归一化与正则化，以及反事实位移的定义，并检查根号 n 结论如何处理不适定逆问题。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 版本摘要未说明工具变量、识别条件或样本定义；教育应用陈述的是关联，不能据此确立教学的因果效应或推断刊本变化。
原文摘要
This article develops a new estimator for an average partial effect in nonlinear panel models, where outcomes are time-varying monotonic transformations of latent variables that include fixed effects and endogenous regressors. The partial effect can be time-varying and the counterfactual shift is scale invariant—key advantages over the linear model. We exploit a conditional moment restriction and address the ill-posed nature of recovering the transformation functions using nonparametric instrumental variable techniques. Our estimator for the partial effect satisfies root-n asymptotic normality. We apply our method to data from the Trends in International Mathematics and Science Study, and find evidence that traditional instruction is strongly associated with improved achievement in both mathematics and science.