IV regression with distribution-valued outcomes
分布值结局的工具变量回归AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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分布值结局的工具变量回归
- 研究问题
- 当结局是完整分布且协变量内生时，如何进行工具变量回归，保证拟合分布有效，并对分布效应开展统一推断？
- 方法与思路
- 作者在二阶 Wasserstein 空间构建 IV Fréchet 回归，将工具变量加权分位数曲线投影到有效分布集合，再恢复系数函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称投影可降低有限样本估计误差，并建立高斯过程极限和乘子自助法；模拟及工资、出生体重应用展示估计与推断。
- 阅读关注点
- 应核对分布回归系数的解释、工具变量识别条件、投影降低误差的度量，以及统一置信带和应用比较的具体设置。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；摘要所报误差和区间改善依赖特定设置，应用未显著不能解释为效应为零。
原文摘要
We develop IV Fréchet regression (IVFR), an instrumental-variable (IV) method for settings where the outcome is an entire distribution. Framing the problem as an IV regression in 2-Wasserstein space, IVFR extends global Fréchet regression to the case with endogenous covariates. IVFR projects IV-weighted quantile curves onto the space of valid distributions and then recovers the corresponding regression coefficient functions. The projection provably reduces the estimation error in finite samples and guarantees valid fitted distributions. We show that the IVFR estimator converges weakly to a mean-zero Gaussian process and establish the validity of a multiplier bootstrap procedure for uniform inference. In simulations, the projection reduces the integrated mean squared error (IMSE) by up to 63% relative to existing methods. Revisiting the effects of Chinese import competition on the wage distribution within commuting zones, the proposed method produces 9-10% narrower confidence bands than existing methods. Using our novel uniform confidence bands, we find no evidence that import competition reduced wages at the very bottom of the distribution, but only between the 10th and 35th quantile. We also revisit the effect of county food stamp programs on the county's birth weight distribution and find no significant effects.