Functional instrumental variable regression with an application to estimating the impact of immigration on native wages
函数型工具变量回归及移民对本地工资影响的估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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函数型工具变量回归及移民对本地工资影响的估计
- 研究问题
- 函数型回归中，解释变量因遗漏变量或测量误差而内生时，如何构造一致估计并发展支持统计推断的渐近理论？
- 方法与思路
- 作者提出基于函数主成分分析的工具变量估计量，研究其渐近性质，并以模拟及移民对本地工资的应用进行展示。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新估计量具有一致性并配有详细渐近分析，补充既有研究对分布性质的不足，模拟显示其在所考察情形下表现良好。
- 阅读关注点
- 应核对工具变量有效性、函数空间及主成分截断条件、渐近分布的具体形式，以及工资应用的目标对象和识别依据。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未经核实；摘要未说明工具变量、函数型数据构造或移民效应方向与大小。
原文摘要
Functional linear regression gets its popularity as a statistical tool to study the relationship between function-valued response and exogenous explanatory variables. However, in practice, it is hard to expect that the explanatory variables of interest are perfectly exogenous, due to, for example, the presence of omitted variables and measurement error. Despite its empirical relevance, it was not until recently that this issue of endogeneity was studied in the literature on functional regression, and the development in this direction does not seem to sufficiently meet practitioners' needs; for example, this issue has been discussed with paying particular attention on consistent estimation and thus distributional properties of the proposed estimators still remain to be further explored. To fill this gap, this paper proposes new consistent FPCA-based instrumental variable estimators and develops their asymptotic properties in detail. Simulation experiments under a wide range of settings show that the proposed estimators perform considerably well. We apply our methodology to estimate the impact of immigration on native wages.