Set-Valued Control Functions
集合值控制函数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：摘要明确讨论因果效应、结构参数界限及带干扰的处理选择，支持这三个方向。
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集合值控制函数
- 研究问题
- 当选择过程不满足传统控制函数所需的强可逆性时，能否仍对结构参数和因果效应进行有信息量的部分识别？
- 方法与思路
- 作者将非参数控制函数推广为集合值对象，推导结构参数的尖锐界限，并允许离散内生变量、随机系数、干扰和动态处理选择。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该推广扩大了控制函数方法的适用范围，并覆盖经济模型所产生的部分观测或部分识别控制变量，提供结构参数的尖锐界限。
- 阅读关注点
- 应核对集合值控制的构造、替代可逆性的条件、尖锐性的证明，以及离散选择、处理干扰和动态设定如何分别进入识别框架。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核实；摘要未说明完整假设、界限表达式和估计推断程序，无法判断具体应用中的信息量。
原文摘要
The control function approach allows the researcher to identify various causal effects of interest. While powerful, it requires a strong invertibility assumption in the selection process, which limits its applicability. This paper expands the scope of the nonparametric control function approach by allowing the control function to be set-valued and derive sharp bounds on structural parameters. The proposed generalization accommodates a wide range of selection processes involving discrete endogenous variables, random coefficients, treatment selections with interference, and dynamic treatment selections. The framework also applies to partially observed or identified controls that are directly motivated from economic models.