Breakdown Analysis for Instrumental Variables with Binary Outcomes
二元结果工具变量模型的崩溃分析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：摘要明确研究工具变量处理效应的部分识别，以及独立性假设违背下的敏感性。
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二元结果工具变量模型的崩溃分析
- 研究问题
- 在二元结果的工具变量研究中，若工具与潜在变量的独立性受到违背，处理效应还能被界定到何种程度，原有结论何时失效？
- 方法与思路
- 作者推导独立性违背下处理效应的识别集合及结论崩溃值，并构造界限和崩溃值的根号样本量一致非参数估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这些结果可评估工具变量经验结论对独立性假设的稳健性；同性交别兄弟姐妹工具的应用显示家庭规模对女性失业的结论较敏感。
- 阅读关注点
- 应核对独立性违背的参数化方式、目标处理效应和崩溃标准，以及界限是否锐利、估计量的正则条件和应用敏感性的实际尺度。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或获期刊接收；摘要未说明违背度量、崩溃数值及完整推断程序，不能量化应用结论的稳健范围。
原文摘要
This paper studies the partial identification of treatment effects in Instrumental Variables (IV) settings with binary outcomes under violations of independence. I derive the identified sets for the treatment parameters of interest in the setting, as well as breakdown values for conclusions regarding the true treatment effects. I derive $\sqrt{N}$-consistent nonparametric estimators for the bounds of treatment effects and for breakdown values. These results can be used to assess the robustness of empirical conclusions obtained under the assumption that the instrument is independent from potential quantities, which is a pervasive concern in studies that use IV methods with observational data. In the empirical application, I show that the conclusions regarding the effects of family size on female unemployment using same-sex siblings as the instrument are highly sensitive to violations of independence.