The Interpretation of Instrumental Variables Estimators in Simultaneous Equations Models with an Application to the Demand for Fish
联立方程模型中工具变量估计量的解释：鱼类需求的应用AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究联立供需结构中的工具变量识别，并将其用于需求函数估计。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
联立方程模型中工具变量估计量的解释：鱼类需求的应用
- 研究问题
- 当供需关系允许非线性与非加性时，线性工具变量估计量识别什么对象，关键识别条件应如何表述？
- 方法与思路
- 作者研究放松线性和加性限制后的IV解释，以不同价格和工具变量下的供需关系表达假设，并用海上天气识别鱼类需求。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，线性IV在该框架下识别行为关系导数的加权平均，并提出不依赖特定函数形式残差的识别假设表述。
- 阅读关注点
- 应核对导数权重的构成与符号、对供需反应的限制，以及海上天气只移动供给而不直接改变需求的论证。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定加权平均解释成立的完整条件；天气工具的可信度及需求估计结果仍需查阅正文。
原文摘要
In markets where prices are determined by the intersection of supply and demand curves, standard identification results require the presence of instruments that shift one curve but not the other. These results are typically presented in the context of linear models with fixed coefficients and additive residuals. The first contribution of this paper is an investigation of the consequences of relaxing both the linearity and the additivity assumption for the interpretation of linear instrumental variables estimators. Without these assumptions, the standard linear instrumental variables estimator identifies a weighted average of the derivative of the behavioural relationship of interest. A second contribution is the formulation of critical identifying assumptions in terms of demand and supply at different prices and instruments, rather than in terms of functional-form specific residuals. Our approach to the simultaneous equations problem and the average-derivative interpretation of instrumental variables estimates is illustrated by estimating the demand for fresh whiting at the Fulton fish market. Strong and credible instruments for identification of this demand function are available in the form of weather conditions at sea.