HIGHER-ORDER APPROXIMATION OF IV ESTIMATORS WITH INVALID INSTRUMENTS
无效工具变量下 IV 估计量的高阶近似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：摘要研究一般线性工具变量估计的高阶误差与工具选择，未指定因果设计、结构经济模型或其他给定细分方向。
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无效工具变量下 IV 估计量的高阶近似
- 研究问题
- 在线性同方差工具变量回归中，大量工具变量若存在局部外生性违反，估计量的高阶均方误差与工具选择如何变化？
- 方法与思路
- 作者推导多种 IV 估计量的高阶均方误差近似，区分不同局部无效速度，并据偏差与方差权衡设计工具选择。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称既有选择方法在外生性违反快于样本量负二分之一次方消失时仍渐近最优，并提出另一局部速度下的新选择方法。
- 阅读关注点
- 应核对两种局部违反速度、工具变量数量的增长条件、均方误差主导项，以及已知有效工具集合在选择中的作用。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，结果限于同方差与局部无效框架，不能推广到固定程度的无效工具或推断其他版本变化。
原文摘要
This paper analyzes the higher-order approximation of instrumental variable (IV) estimators in a linear homoskedastic IV regression model when a large set of instruments with potential invalidity is present. We establish theoretical results on the higher-order mean-squared error (MSE) approximation of the two-stage least-squares (2SLS), the limited information maximum likelihood (LIML), the Fuller (FULL), the bias-adjusted 2SLS, and jackknife version of the LIML and FULL estimators by allowing for local violations of the instrument exogeneity conditions. Based on the approximation to the higher-order MSE, we consider the instrument selection criteria that can be used to choose among the set of available instruments. We demonstrate the asymptotic optimality of the instrument selection procedure proposed by Donald and Newey (2001, Econometrica 69, 1161–1191) in the presence of locally (faster than $N^{-1/2}$ ) invalid instruments in the sense that the dominant term in the MSE with the chosen instrument is asymptotically equivalent to the infeasible optimum. Furthermore, we propose instrument selection procedures to choose instruments among the sets of conservative (known) valid instruments and potentially locally ( $N^{-1/2}$ ) invalid instruments based on the higher-order MSE of the IV estimators by considering the bias-variance trade-off.