Endogenous Kink Threshold Regression
内生折点门槛回归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：摘要明确在面板数据和时间序列两种框架下研究内生折点门槛回归，支持这两个方法分类。
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…
内生折点门槛回归
- 研究问题
- 在时间序列和面板框架中，当门槛变量与回归变量都可能内生、折点位置未知时，如何估计模型并开展推断？
- 方法与思路
- 作者采用非参数控制函数构造估计量，推导一致性与渐近分布，并通过模拟和美加疫情病例与劳动力市场应用进行分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法允许门槛变量和回归变量同时内生，并为未知折点门槛模型提供估计量及其一致性和渐近分布。
- 阅读关注点
- 应核对控制函数如何处理两类内生性、门槛值如何识别，以及时间序列与面板设定各自需要的条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要，无法判断工具变量要求、具体收敛率或疫情应用的效应数值，也不能推断其他版本变化。
原文摘要
This article considers an endogenous kink threshold regression model with an unknown threshold value in a time series as well as a panel data framework, where both the threshold variable and regressors are allowed to be endogenous. We construct our estimators from a nonparametric control function approach and derive the consistency and asymptotic distribution of our proposed estimators. Monte Carlo simulations are used to assess the finite sample performance of our proposed estimators. Finally, we apply our model to analyze the impact of COVID-19 cases on labor markets in the United States and Canada.