跳到正文
← 返回论文列表与筛选
阅读说明

本页整理公开书目信息,不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成,未完成全文核验,可能有误;具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本,未经模型改写。

DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要;缺少可靠材料时保留待补状态。

引用量采用 OpenAlex 单条关联记录,不合计多个记录;关联记录可能包含正式发表版本,不等于此版本单独引用。缺失不视为零,引用指标不代表论文质量。

关注作者按书目中的完整姓名匹配,同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列,再参考通用方法与发表日期。

分类依据与纠错

分类依据题名和摘要中的方法词与领域语境,不使用期刊名称猜测研究方向。

反馈分类问题

正在核对关联版本…

代码、数据与补充材料

正在核对对应版本的资源…

关注这篇论文的作者
Daniel J Lewis
Karel Mertens

原文摘要

Abstract We develop a test for instrument strength based on the bias of two-stage least squares (2SLS) that (1) generalizes Stock and Yogo’s and Sanderson and Windmeijer’s tests to be robust to heteroskedasticity and autocorrelation, and (2) extends Montiel Olea and Pflueger’s robust test for models with a single endogenous regressor to multiple endogenous regressors. Our test can be based either on an absolute bias criterion or on the 2SLS bias relative to a worst-case benchmark. We also develop extensions to test whether weak instruments cause bias in individual 2SLS coefficients. In simulations, our test controls size and is powerful, and we provide efficient code packages for its practical implementation. We demonstrate our testing procedures in the context of the estimation of state-dependent fiscal multipliers, following recent leading estimates.

笔记与分组
相关领域论文