On the power properties of inference for parameters with interval identified sets
区间识别集参数推断的功效性质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：摘要主要贡献是一般区间识别集的推断功效理论，治疗效应仅作为可能应用出现，缺乏将核心方法归入具体领域的充分依据。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
区间识别集参数推断的功效性质
- 研究问题
- 对于识别集为区间的部分识别参数，不同置信区间程序的功效如何比较，使用更高效的上下界估计器是否必然改善推断功效？
- 方法与思路
- 作者在下界估计不超过上界估计的设定中，理论比较四类既有置信区间，并分析替换为更高效边界估计器后各程序的功效变化。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，前两类区间功效相同且优于后两类；更高效边界估计器能改善前两类程序的功效，但这一性质对后两类程序未必成立。
- 阅读关注点
- 应核对功效的定义、备择范围及支配关系成立条件，并检查边界有序性和效率比较的含义；还需明确结论采用何种渐近或有限样本框架。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核实；摘要未给出完整模型限制与功效比较形式，不能将排序推广到所有部分识别问题。
原文摘要
This paper studies the power properties of confidence intervals (CIs) for a partially-identified parameter of interest with an interval identified set. We assume the researcher has bounds estimators needed to construct the CIs proposed by Imbens and Manski (2004), Stoye (2009), and Stoye (2020), denoted by CI_alpha^1, CI_alpha^2, CI_alpha^3, and CI_alpha^4. We also assume these bounds estimators are ``ordered'': the lower bound estimator is less than or equal to the upper bound estimator. This setup arises in economic applications involving missing data and treatment effects. Under these conditions, we establish two results. First, we show that CI_alpha^1 and CI_alpha^2 are equally powerful, and both dominate CI_alpha^3 and CI_alpha^4. Second, we consider a favorable situation in which there are two possible bounds estimators to construct these CIs, and one is more efficient than the other. One would expect that the more efficient bounds estimator yields more powerful inference. We prove that this desirable result holds for CI_alpha^1 and CI_alpha^2, but not necessarily for CI_alpha^3 or CI_alpha^4. In summary, within the class of models considered, CI_alpha^1 and CI_alpha^2 have identical power properties, and both compare favorably to CI_alpha^3 or CI_alpha^4.