Identification via Distributional Shifts without Exclusion Restrictions
无排除限制时利用分布变动进行识别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：摘要研究含内生回归量的三角结构系统，重点是结构参数的识别限制和相应推断。
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无排除限制时利用分布变动进行识别
- 研究问题
- 内生解释变量的三角系统缺乏排除限制，且控制函数不受参数形式约束时，能否利用第一阶段扰动的分布变动约束结构参数？
- 方法与思路
- 作者结合对数密度比的局部限制和控制函数筛逼近误差上界，构造矩不等式，再以检验反演及乘子自助法开展推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称局部分布结构可提供经典工具变量之外的识别信息，并提出兼容生成回归量、交叉拟合和局部密度比估计的程序。
- 阅读关注点
- 应核对辅助变量直接影响结果时的模型限制、密度比局部条件及逼近误差上界来源，并区分集合识别与点识别。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收均未核实；摘要未提供限制的具体形式、识别集合大小与自助法有效性的完整条件。
原文摘要
This paper studies identification and inference in a triangular system with an endogenous regressor when exclusion restrictions are unavailable and the dependence between structural disturbances is modeled through an unrestricted control function. In this setting, standard orthogonality conditions do not deliver point identification, as the unknown control function can rationalize a wide range of structural coefficients. We show that identifying information can be extracted from distributional shifts in the first-stage disturbance induced by an auxiliary variable that may directly affect the outcome. Imposing a local restriction on the log density ratio, together with an explicit bound on the sieve approximation error of the control function, we derive moment inequalities that restrict the structural parameter. We develop a practical inference procedure based on test inversion and multiplier bootstrap that accommodates generated regressors, cross-fitted sieve estimation, and locally estimated density-ratio nuisances. The results clarify how identification can be recovered from weak local distributional structure in the absence of classical instruments.