Counterfactual mapping and individual treatment effects in nonseparable models with binary endogeneity
二元内生非可分模型中的反事实映射与个体处理效应AI 解读 ↓
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二元内生非可分模型中的反事实映射与个体处理效应
- 研究问题
- 在含二元内生回归量的非可分模型中，如何识别个体处理效应，并允许结果变量连续、离散或兼具两种成分？
- 方法与思路
- 作者先在含选择方程的模型中识别连接实际结果与反事实的映射，再扩展至无选择方程及结果分布含概率质量点的情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在结构函数对潜在变量连续且严格单调等条件下，可点识别个体处理效应与结构函数，并给出进一步扩展。
- 阅读关注点
- 应核对反事实映射的存在与唯一性、工具变量所需条件，以及取消选择方程或引入离散结果后识别结论如何变化。
- 阅读边界
- 仅据所给OpenAlex版本摘要，扩展情形的完整条件未说明，不能将连续结果下的条件直接套用到二元结果，刊本变化未知。
原文摘要
This paper establishes nonparametric identification of individual treatment effects in a nonseparable model with a binary endogenous regressor. The outcome variable may be continuous, discrete, or a mixture of both, while the instrumental variable can take binary values. First, we study the case where the model includes a selection equation for the binary endogenous regressor. We establish point identification of the individual treatment effects and the structural function when the latter is continuous and strictly monotone in the latent variable. The key to our results is the identification of a so-called counterfactual mapping that links each outcome of the dependent variable with its counterfactual. Second, we extend our identification argument when there is no selection equation. Last, we generalize our identification results to the case where the outcome variable has a probability mass in its distribution such as when the outcome variable is censored or binary.