Partial Identification in Moment Models with Incomplete Data--A Conditional Optimal Transport Approach
不完整数据矩模型的部分识别：条件最优传输方法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：摘要研究一般矩模型的部分识别，未明确限定因果、面板或分布效应等应用，现有证据不足以选择细分领域。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
不完整数据矩模型的部分识别：条件最优传输方法
- 研究问题
- 当数据不完整时，如何刻画一般矩模型中有限维参数的识别集，并处理候选参数可能不满足矩模型的情形？
- 方法与思路
- 作者以条件最优传输定义连续族不等式刻画识别集；对仿射矩模型计算支持函数，并提出两步识别集构造程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法统一处理不完整数据下的矩模型识别，并证明仿射情形识别集的凸性，提供支持函数的计算途径。
- 阅读关注点
- 应核对不完整数据机制、可行联合分布的限制，以及不等式刻画的充要性；关注条件最优传输和两步程序的实现条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未经核实；摘要未说明具体正则条件、推断程序或计算误差控制。
原文摘要
In this paper, we develop a unified approach to study partial identification of a finite-dimensional parameter defined by a general moment model with incomplete data. We establish a novel characterization of the identified set for the true parameter in terms of a continuum of inequalities defined by conditional optimal transport. For the special case of an affine moment model, we show that the identified set is convex and that its support function can be easily computed by solving a conditional optimal transport problem. For parameters that may not satisfy the moment model, we propose a two-step procedure to construct its identified set. Finally, we demonstrate the generality and effectiveness of our approach through several running examples.