Quantile Models with Endogeneity
存在内生性的分位数模型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：摘要明确涉及内生分位数模型、工具变量识别，并以结构模型和处理效应为关键词。
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存在内生性的分位数模型
- 研究问题
- 当解释变量具有内生性时，工具变量如何支持分位数模型的部分识别或点识别，单调性与满秩类条件分别起何作用？
- 方法与思路
- 作者综述通过工具变量识别的分位数模型，详细讨论关键条件，以经济学例子解释假设，并简要回顾估计与推断文献。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称文章更新既有分位数工具变量模型的识别结果，并整理部分识别、点识别及相关估计推断方法的主要逻辑。
- 阅读关注点
- 应核对单调性针对哪些潜在变量、满秩条件如何表述、两类识别结论的边界，以及更新结果相对既有结果具体改变什么。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或接收；摘要未说明更新定理的内容，也不足以判断任何具体工具变量是否有效。
原文摘要
In this article, we review quantile models with endogeneity. We focus on models that achieve identification through the use of instrumental variables and discuss conditions under which partial and point identification are obtained. We discuss key conditions, which include monotonicity and full-rank-type conditions, in detail. In providing this review, we update the identification results of Chernozhukov and Hansen (2005, Econometrica). We illustrate the modeling assumptions through economically motivated examples. We also briefly review the literature on estimation and inference. Key Words: identification, treatment effects, structural models, instrumental variables