A discontinuity test for identification in triangular nonseparable models
三角非可分模型识别的不连续性检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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三角非可分模型识别的不连续性检验
- 研究问题
- 在内生变量支持集边界存在质量点时，能否利用可观测限制检验三角非可分模型中控制变量识别方法的有效性？
- 方法与思路
- 作者从控制变量识别的有效性出发，利用内生变量在支持集下界或上界的质量点，推导某个已识别函数的连续性条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称特定数据结构使控制变量方法产生可检验的连续性限制，从而为其识别有效性提供经验检验途径。
- 阅读关注点
- 应核对被检验函数的定义、边界质量点的作用，以及工具独立性和标量扰动严格单调性如何进入推导。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断检验构造、检验力及适用条件；满足连续性限制也不能直接证明所有识别假设成立。
原文摘要
This paper presents a test for the validity of control variable approaches to identification in triangular nonseparable models. Assumptions commonly imposed to justify such methods include full independence of instruments and disturbances and existence of a reduced form that is strictly monotonic in a scalar disturbance. We show that if the data has a particular structure, namely that the distribution of the endogenous variable has a mass point at the lower (or upper) boundary of its support, validity of the control variable approach implies a continuity condition on an identified function, which can be tested empirically.