A Test of Exogeneity Without Instrumental Variables in Models With Bunching
存在聚集现象的模型中无需工具变量的外生性检验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：摘要研究外生性与不可观测混杂的检验，并用于母亲吸烟对出生体重影响的估计问题，直接对应因果推断方向。
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存在聚集现象的模型中无需工具变量的外生性检验
- 研究问题
- 在多元模型中，若没有工具变量、其他解释变量也可能内生，能否检验某一解释变量的外生性，特别是在该变量存在聚集点时？
- 方法与思路
- 作者以模型对目标解释变量连续为维持假设，利用不可观测混杂因素在该变量上的不连续性开展检验，无需其他回归量外生或工具变量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验适合解释变量有聚集点的应用；在母亲吸烟与出生体重的例子中，即使采用文献中最完整的协变量控制，仍发现剩余内生性证据。
- 阅读关注点
- 应核对模型连续性假设是否可信、聚集点提供何种检验信息，以及检验统计量、校准方法和吸烟应用中的具体设定。
- 阅读边界
- 摘要只说明对不可观测混杂因素不连续的情形具有功效；未拒绝外生性不能排除平滑混杂，应用发现也不能直接推出吸烟效应大小。
原文摘要
This paper presents a test of the exogeneity of a single explanatory variable in a multivariate model. It does not require the exogeneity of the other regressors or the existence of instrumental variables. The fundamental maintained assumption is that the model must be continuous in the explanatory variable of interest. This test has power when unobservable confounders are discontinuous with respect to the explanatory variable of interest, and it is particularly suitable for applications in which that variable has bunching points. An application of the test to the problem of estimating the effects of maternal smoking in birth weight shows evidence of remaining endogeneity, even after controlling for the most complete covariate specification in the literature.