Estimating a class of triangular simultaneous equations models without exclusion restrictions
无排除限制的一类三角联立方程模型估计AI 解读 ↓
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无排除限制的一类三角联立方程模型估计
- 研究问题
- 在三角联立方程模型中缺少用于构造工具变量的排除限制时，能否利用误差对外生变量的依赖来处理内生性？
- 方法与思路
- 作者利用异方差等误差与外生变量的依赖调整传统控制函数估计，对依赖形式施加限制，但不作参数化指定。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出无需可用排除限制的控制函数估计量，推导大样本性质，并报告支持其有限样本表现的模拟证据。
- 阅读关注点
- 应核对误差依赖形式的具体限制、这些限制如何提供识别，以及调整后的控制函数构造、估计步骤和大样本条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无排除限制并不意味着无识别限制；误差依赖约束、大样本性质细节和模拟结果未说明。
原文摘要
This paper provides a control function estimator to adjust for endogeneity in the triangular simultaneous equations model where there are no available exclusion restrictions to generate suitable instruments. Our approach is to exploit the dependence of the errors on exogenous variables (e.g. heteroscedasticity) to adjust the conventional control function estimator. The form of the error dependence on the exogenous variables is subject to restrictions, but is not parametrically specified. In addition to providing the estimator and deriving its large-sample properties, we present simulation evidence which indicates the estimator works well.