A Consistent Variance Estimator for 2SLS When Instruments Identify Different LATEs
工具变量识别不同局部平均处理效应时的 2SLS 一致方差估计量AI 解读 ↓
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工具变量识别不同局部平均处理效应时的 2SLS 一致方差估计量
- 研究问题
- 当处理效应异质且不同工具变量识别不同局部平均处理效应时，2SLS 的常规稳健标准误为何可能失效，应如何修正？
- 方法与思路
- 作者将 2SLS 估计目标下不成立的矩条件视为模型误设，利用误设矩条件模型的理论推导渐近分布并构造方差估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新方差估计量具有一致性，适用于工具变量对应单一或多个 LATE 的情形，并修正常规异方差稳健标准误可能不一致的问题。
- 阅读关注点
- 应核对多个 LATE 的加权关系、矩条件不成立的推导、新方差公式的假设及实现方式，并检查其与常规稳健方差的差异。
- 阅读边界
- 摘要未说明有限样本表现、弱工具变量或聚类误差情形，也未列全理论条件；仅凭摘要不能判断这些情形下的推断有效性。
原文摘要
Under treatment effect heterogeneity, an instrument identifies the instrument-specific local average treatment effect (LATE). With multiple instruments, two-stage least squares (2SLS) estimand is a weighted average of different LATEs. What is often overlooked in the literature is that the postulated moment condition evaluated at the 2SLS estimand does not hold unless those LATEs are the same. If so, the conventional heteroscedasticity-robust variance estimator would be inconsistent, and 2SLS standard errors based on such estimators would be incorrect. I derive the correct asymptotic distribution, and propose a consistent asymptotic variance estimator by using the result of Hall and Inoue (2003, Journal of Econometrics) on misspecified moment condition models. This can be used to correctly calculate the standard errors regardless of whether there is more than one LATE or not.