Changes-in-Changes for Ordered Choice Models with Underreporting
存在低报的有序选择模型中的变化中变化方法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：摘要直接研究有序离散结果的政策处理效应，并推导结果分布与分位数效应界，支持这三个方向。
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存在低报的有序选择模型中的变化中变化方法
- 研究问题
- 当调查对象隐瞒真实行为、使有序离散结果被低报时，如何识别政策影响下的结果分布与分位数处理效应？
- 方法与思路
- 作者将离散变化中变化模型表示为阈值跨越模型，推导低报下的分布与效应界，并提出估计、bootstrap推断及半参数扩展。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在附加支持条件下，各结果水平上的界同时具有锐性；半参数低报扩展还可点识别分布处理效应，并提供政策应用。
- 阅读关注点
- 应核对变化中变化与低报机制的识别条件、支持条件如何保证锐性，以及半参数点识别和bootstrap推断各自需要的限制。
- 阅读边界
- 这是arXiv预印本，同行评审或接收未核实；摘要未说明具体支持条件、低报假设及应用结果，不能判断结论的适用范围。
原文摘要
We develop a Difference-in-Differences framework for discrete, ordered outcomes subject to underreporting. Such outcomes commonly arise in self-reported surveys on socially undesirable or stigmatized behaviors, where respondents may conceal their true behavior. For a discrete Changes-in-Changes model that is shown to admit an equivalent threshold-crossing representation, we derive nonparametric bounds for the counterfactual and factual outcome distributions as well as for the associated quantile treatment effects when outcomes are underreported. These bounds are shown to be sharp uniformly across outcome levels under additional support conditions, and we propose suitable estimation and bootstrap inference procedures. In an extension, we also consider a semiparametric underreporting model that allows to point identify and estimate distributional treatment effects. As an application, we investigate the impact of recreational marijuana legalization on the consumption behavior of 8th-grade students in several U.S. states.