Estimation of Models With Multiple-Valued Explanatory Variables
多值解释变量模型的估计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：摘要研究数据链接时解释变量多重匹配的一般线性估计，虽以代际收入弹性为例，但不足以对应所给细分方向，故不分类。
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多值解释变量模型的估计
- 研究问题
- 数据链接使解释变量具有多个候选匹配、但仅一个匹配正确时，在哪些条件下可以使用候选值的平均值进行一致估计与推断？
- 方法与思路
- 作者在线性框架下使用候选匹配的平均值，并要求错误匹配与回归误差外生、真实与错误匹配满足某种可交换性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两项条件足以保证一致推断，且不限制给定观测数据后各匹配为真的概率；另以模拟和代际收入弹性应用考察方法。
- 阅读关注点
- 应核对可交换性的精确定义、错误匹配外生性的经济含义，以及平均匹配估计量的推断步骤与模拟比较的适用场景。
- 阅读边界
- 摘要未说明两项条件在真实链接数据中如何核验，也未报告模拟和应用的数值结果；不能推断平均匹配在任意误匹配机制下均有效。
原文摘要
We study estimation and inference when there are multiple values (“matches”) for the explanatory variables and only one of the matches is the correct one. This problem arises often when two datasets are linked together on the basis of information that does not uniquely identify regressor values. We offer a set of two intuitive conditions that ensure consistent inference using the average of the possible matches in a linear framework. The first condition is the exogeneity of the false match with respect to the regression error. The second condition is a notion of exchangeability between the true and false matches. Conditioning on the observed data, the probability that each match is correct is completely unrestricted. We perform a Monte Carlo study to investigate the estimator’s finite-sample performance relative to others proposed in the literature. Finally, we provide an empirical example revisiting a main area of application: the measurement of intergenerational elasticities in income. Supplementary materials for this article are available online.