Asymptotic Properties of Endogeneity Corrections Using Nonlinear Transformations
利用非线性变换修正内生性的渐近性质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：摘要以无外部工具变量的控制函数方法修正回归内生性，直接关联因果回归中的内生性处理。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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利用非线性变换修正内生性的渐近性质
- 研究问题
- 当内生回归量来自潜变量的非线性变换时，能否不使用外部工具变量而一致估计线性回归系数，并允许额外相关的外生回归量？
- 方法与思路
- 作者将回归量的秩变换加入线性模型后使用 OLS，形成非参数控制函数方法，并通过与 copula 方法的模拟比较及美国工资数据应用说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法不依赖适当指定的 copula，允许额外外生回归量与内生回归量线性相关，并证明估计量的一致性与渐近正态性。
- 阅读关注点
- 应核对潜变量与误差项的关系、非线性变换带来的识别来源、秩变换的具体构造，以及加入外生变量后理论结果所需条件。
- 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；摘要未说明完整识别限制，不能据此认定任意内生性均可无工具修正。
原文摘要
This paper considers a linear regression model with an endogenous regressor which arises from a nonlinear transformation of a latent variable. It is shown that the corresponding coefficient can be consistently estimated without external instruments by adding a rank-based transformation of the regressor to the model and performing standard OLS estimation. In contrast to other approaches, our nonparametric control function approach does not rely on a conformably specified copula. Furthermore, the approach allows for the presence of additional exogenous regressors which may be (linearly) correlated with the endogenous regressor(s). Consistency and asymptotic normality of the estimator are proved and the estimator is compared with copula based approaches by means of Monte Carlo simulations. An empirical application on wage data of the US current population survey demonstrates the usefulness of our method.