A Simple Adjustment for Bandwidth Snooping
带宽窥探的简单校正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：摘要明确以断点回归和处理效应估计中的重叠修剪作为方法应用场景。
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带宽窥探的简单校正
- 研究问题
- 研究者比较多个带宽后再选择报告结果时，即使估计量无偏，常规置信区间的覆盖率会损失多少，又应如何校正？
- 方法与思路
- 作者提出替换正态临界值的校正，所用临界值仅取决于核函数及最大、最小带宽之比，并给出临界值表和经验应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称部分相关情形中常规95%区间的覆盖率为70%—90%，校正将1.96替换为2.2—2.8；结果也适用于部分样本修剪问题。
- 阅读关注点
- 应核对同时覆盖所针对的带宽范围、偏差处理要求、核函数与临界值的对应，以及断点回归和重叠修剪中的适用条件。
- 阅读边界
- 摘要未说明完整正则条件、偏差控制方法及带宽范围限制；所报覆盖率与临界值范围仅对应文中讨论的部分情形。
原文摘要
Kernel-based estimators such as local polynomial estimators in regression discontinuity designs are often evaluated at multiple bandwidths as a form of sensitivity analysis. However, if in the reported results, a researcher selects the bandwidth based on this analysis, the associated confidence intervals (CIs) may not have correct coverage, even if the estimator is unbiased. This article proposes a simple adjustment that gives correct coverage in such situations: replace the normal quantile with a critical value that depends only on the kernel and ratio of the maximum and minimum bandwidths the researcher has entertained. We tabulate these critical values and quantify the loss in coverage for conventional CIs. For a range of relevant cases, a conventional 95% CI has coverage between 70% and 90%, and our adjustment amounts to replacing the conventional critical value 1.96 with a number between 2.2 and 2.8. Our results also apply to other settings involving trimmed data, such as trimming to ensure overlap in treatment effect estimation. We illustrate our approach with three empirical applications.