On the falsification of instrumental variable models for heterogeneous treatment effects
异质性处理效应工具变量模型的可证伪性AI 解读 ↓
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异质性处理效应工具变量模型的可证伪性
- 研究问题
- 严格外生离散工具变量、处理选择限制与排除限制共同蕴含哪些可检验约束，能否区分不同假设的违反？
- 方法与思路
- 作者通过积分汇总针对结果支持集可测子集的不等式，并将潜在响应类型约束连接到广义一阶随机占优和随机效用模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，二元工具变量下的可检验含义是锐的，所提实施方法可区分排除限制与单调性类限制的违反，并推广至多个工具变量。
- 阅读关注点
- 应核对严格外生性与处理选择限制的形式、锐性的含义、积分约束是否保留全部信息，以及区分假设违反所需的条件。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或获期刊接收；摘要未说明具体检验程序，未被拒绝也不等于假设成立。
原文摘要
In this paper I derive a set of testable implications for econometric models defined by three assumptions: (i) the existence of strictly exogenous discrete instruments, (ii) restrictions on how the instruments affect adoption of a finite number of treatment types (such as monotonicity), and (iii) the assumption that the instruments only affect outcomes through their effect on treatment adoption (i.e. an exclusion restriction). The testable implications aggregate (via integration) an otherwise potentially infinite set of inequalities that must hold for every measurable subset of the outcome's support. For binary instruments the testable implications are sharp. Furthermore, I propose an implementation that links restrictions on latent response types to a generalization of first-order stochastic dominance and random utility models, allowing to distinguish violations of the exclusion restriction from violations of monotonicity-type assumptions. The testable implications extend naturally to the many instruments case.