Pairwise Valid Instruments
成对有效的工具变量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：摘要直接研究部分无效工具变量下的局部平均处理效应估计，属于因果推断。
反馈分类问题
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成对有效的工具变量
- 研究问题
- 当工具变量仅在部分取值对之间有效时，如何估计异质处理效应模型中的局部平均处理效应，并减少无效变异引入的偏误？
- 方法与思路
- 作者提出有效性集合工具变量估计，利用工具有效性的可检验推论剔除无效取值对，再估计剩余各对的效应并按指定权重汇总。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量在弱条件下渐近正态，相较未筛除无效变异的标准方法可消除或降低渐近偏误，并用于大学教育回报分析。
- 阅读关注点
- 核对成对有效性的定义、筛选规则及误判影响，关注渐近正态所需条件、汇总权重的参数含义，以及父母教育工具的有效性依据。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审及接收状态未核实。摘要未说明所谓弱条件、筛选阈值与具体模拟结果；通过可检验推论不等于证明有效。
原文摘要
Finding valid instruments is difficult. We propose Validity Set Instrumental Variable (VSIV) estimation, a method for estimating local average treatment effects (LATEs) in heterogeneous causal effect models when the instruments are partially invalid. We consider settings with pairwise valid instruments, that is, instruments that are valid for a subset of instrument value pairs. VSIV estimation exploits testable implications of instrument validity to remove invalid pairs and provides estimates of the LATEs for all remaining pairs, which can be aggregated into a single parameter of interest using researcher-specified weights. We show that the proposed VSIV estimators are asymptotically normal under weak conditions and remove or reduce the asymptotic bias relative to standard LATE estimators (that is, LATE estimators that do not use testable implications to remove invalid variation). We evaluate the finite sample properties of VSIV estimation in application-based simulations and apply our method to estimate the returns to college education using parental education as an instrument.