Double Robustness for Complier Parameters and a Semiparametric Test for Complier Characteristics
服从者参数的双重稳健性与服从者特征的半参数检验AI 解读 ↓
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服从者参数的双重稳健性与服从者特征的半参数检验
- 研究问题
- 不同工具变量诱导的服从者是否具有相同的平均可观测特征，这些特征又是否与总体一致，如何将其用于外部有效性检查？
- 方法与思路
- 作者刻画服从者参数的双重稳健矩条件，分析 κ 加权的机器学习更新，并据此构造比较服从者群体平均特征的半参数检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该检验提供灵活的工具变量外部有效性稳健性检查，并用于重新解释既有研究采用不同工具变量时得到的 LATE 差异。
- 阅读关注点
- 应核对服从者参数的识别条件、双重稳健性的具体含义，以及检验统计量、学习误差要求和平均特征相同的解释边界。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未说明完整条件和检验结果，平均可观测特征一致不足以证明总体效应可外推。
原文摘要
We propose a semiparametric test to evaluate (i) whether different instruments induce subpopulations of compliers with the same observable characteristics on average, and (ii) whether compliers have observable characteristics that are the same as the full population on average. The test is a flexible robustness check for the external validity of instruments. We use it to reinterpret the difference in LATE estimates that Angrist and Evans (1998) obtain when using different instrumental variables. To justify the test, we characterize the doubly robust moment for Abadie (2003)'s class of complier parameters, and we analyze a machine learning update to $κ$ weighting.