Identification of a nonseparable model under endogeneity using binary proxies for unobserved heterogeneity
利用未观测异质性的二元代理识别内生非可分模型AI 解读 ↓
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利用未观测异质性的二元代理识别内生非可分模型
- 研究问题
- 当未观测异质性造成内生性时，能否利用多个二元代理识别非可分模型，并在代理数量有限时获得有信息的界限？
- 方法与思路
- 作者以二元代理控制未观测异质性，研究代理数量趋增时的极限识别，提出随样本扩充代理的非参数估计及固定代理数的界限。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，识别不要求被排除于结果方程之外的工具变量，也不要求异质性具有有限支持，并用两个真实数据应用展示估计与界限。
- 阅读关注点
- 应核对代理与异质性之间的条件、代理数量和样本量的增长关系，以及固定代理数时哪些目标对象能够被约束。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能认为任意二元代理都足以识别；代理有效性条件、界限紧度及应用细节均未说明。
原文摘要
In this paper, I study identification of a nonseparable model with endogeneity arising due to unobserved heterogeneity. Identification relies on the availability of binary proxies that can be used to control for the unobserved heterogeneity. I show that the model is identified in the limit as the number of proxies increases. The argument does not require an instrumental variable that is excluded from the outcome equation nor does it require the support of the unobserved heterogeneity to be finite. I then propose a nonparametric estimator that is consistent as the number of proxies increases with the sample size. I also show that, for a fixed number of proxies, nontrivial bounds on objects of interest can be obtained. Finally, I study two real data applications that illustrate computation of the bounds and estimation with a large number of items.