The validity of instruments revisited
重新审视工具变量的有效性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：摘要直接研究工具变量正交性与外生性违反对推断的影响，为工具变量因果推断中的有效性问题提供明确分类依据。
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…
重新审视工具变量的有效性
- 研究问题
- 当工具变量轻微违反正交条件时，如何修正 Anderson–Rubin 检验的过度拒绝问题，并获得有效但可能保守的推断？
- 方法与思路
- 作者修改 Wu 的重抽样技术，构造分数重抽样 Anderson–Rubin 检验；重抽样选取一半样本，以获得保守临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法能修正轻微正交性违反下的检验尺寸问题；加入区块大小的有限样本修正后，模拟表现也较好。
- 阅读关注点
- 应核对正交性违反的形式与渐近尺度、半样本重抽样为何有效，以及区块大小修正、保守程度和功效损失。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，不能断言任意无效工具都可获得有效推断；中度至较大外生性违反下的表现仅有模拟概述。
原文摘要
This paper shows how valid inferences can be made when an instrumental variable does not perfectly satisfy the orthogonality condition. When there is a mild violation of the orthogonality condition, the Anderson and Rubin (1949) test is oversized. In order to correct this problem, the fractionally resampled Anderson–Rubin test is derived by modifying Wu’s (1990) resampling technique. We select half of the sample when resampling and obtain valid but conservative critical values. Simulations show that our technique performs well even with moderate to large violation of exogeneity when there is a finite sample correction for the block size choice.