Semiparametric Distribution Regression with Instruments and Monotonicity
带工具变量与单调性约束的半参数分布回归AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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带工具变量与单调性约束的半参数分布回归
- 研究问题
- 存在内生解释变量时，如何估计半参数分布回归、解释其因果含义，并保证估计所得分布函数随结果阈值单调递增？
- 方法与思路
- 作者扩展工具变量 Probit 估计构造分布回归估计量，并讨论单调重排和保序回归两种修正，提供渐近分析、模拟及工资应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出处理内生性的分布回归估计方法及单调性修正，并报告工资方程应用中与不一致的 OLS 型估计存在显著且异质的差异。
- 阅读关注点
- 应核对工具变量识别条件、分布回归的因果目标、单调修正对估计和推断的影响，以及工资应用中差异的具体分布位置。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实。摘要未列出工具变量条件和渐近假设，也未给出工资分布差异的方向及大小。
原文摘要
This paper proposes IV-based estimators for the semiparametric distribution regression model in the presence of an endogenous regressor, which are based on an extension of IV probit estimators. We discuss the causal interpretation of the estimators and two methods (monotone rearrangement and isotonic regression) to ensure a monotonically increasing distribution function. Asymptotic properties and simulation evidence are provided. An application to wage equations reveals statistically significant and heterogeneous differences to the inconsistent OLS-based estimator.