OPTIMAL INFERENCE WITH MANY INSTRUMENTS
多工具变量情形下的最优推断AI 解读 ↓
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多工具变量情形下的最优推断
- 研究问题
- 在线性联立方程中，当工具变量数量与样本量同速增长时，结构参数的估计效率界是什么，不同估计策略的效率应如何判断？
- 方法与思路
- 作者在 Bekker 型多工具变量渐近框架下运用卷积定理推导效率界，并对常用 IV 估计量及参数正交化的贝叶斯估计作启发式讨论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确称推导了结构参数的效率界；关于常用 IV 估计量有效率、所讨论贝叶斯估计量无效率的判断则被表述为启发式论证。
- 阅读关注点
- 应核对工具变量增长比例、识别强度和效率界的参数空间，并厘清少量工具变量下常用估计量与多工具变量渐近框架的关系。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要无法恢复效率界条件；启发式效率判断不能视为已证明的普遍结论，也不能扩展至所有贝叶斯估计。
原文摘要
In this paper, I derive the efficiency bound of the structural parameter in a linear simultaneous equations model with many instruments. The bound is derived by applying a convolution theorem to Bekker's (1994, Econometrica 62, 657–681) asymptotic approximation, where the number of instruments grows to infinity at the same rate as the sample size. Usual instrumental variables estimators with a small number of instruments are heuristically argued to be efficient estimators in the sense that their asymptotic distribution is minimal. Bayesian estimators based on parameter orthogonalization are heuristically argued to be inefficient.