Estimating a nonparametric triangular model with binary endogenous regressors
含二元内生解释变量的非参数三角模型估计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：摘要研究非可分三角系统的结构识别与控制函数估计，并将其用于内生教育选择下的教育回报分析。
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含二元内生解释变量的非参数三角模型估计
- 研究问题
- 在包含二元内生解释变量与非可分误差的非参数三角系统中，如何实现识别与估计，并避免依赖潜在变量的加性可分结构？
- 方法与思路
- 作者利用Dynkin系统思想构造控制函数识别方法，讨论连续性、单调性与可微性的取舍，再结合局部工具变量和核回归进行估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出估计量的收敛性质与极限正态性；大学教育回报应用得到持续为正的估计曲线，且不符合所比较文献的形状限制。
- 阅读关注点
- 应核对控制函数识别条件、各正则性要求的取舍、教育回报的目标定义，并查阅原PDF确认摘要中排版不清的收敛速度。
- 阅读边界
- 摘要中的收敛速度排版不清，需核对原PDF，不能重构指数；摘要也未给出完整识别条件、回报曲线的不确定性或稳健性结果。
原文摘要
We consider identification and estimation in a nonparametric triangular system with a binary endogenous regressor and nonseparable errors. For identification, we take a control function approach utilizing the Dynkin system idea. We articulate various trade‐offs, including continuity, monotonicity and differentiability. For estimation, we use the idea of local instruments under smoothness assumptions, but we do not assume additive separability in latent variables. Our estimator uses nonparametric kernel regression techniques and its statistical properties are derived using the functional delta method. We establish that it is n2/7‐consistent and has a limiting normal distribution. We apply the method to estimate the returns on a college education. Unlike existing work, we find that returns on a college education are consistently positive. Moreover, the returns curves we estimate are inconsistent with the shape restrictions imposed in those papers.