The Generalized Falsification Adaptive Set for Violations of the Exclusion Restriction and Exogeneity
针对排除限制与外生性违背的广义证伪适应集AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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针对排除限制与外生性违背的广义证伪适应集
- 研究问题
- 当工具变量可能违背排除限制或外生性时，原有证伪适应集为何可能遗漏真实处理效应，如何覆盖不同无效工具模式？
- 方法与思路
- 作者区分无效工具作为混杂变量或碰撞变量的情形，针对各类违背组合推导适应集，并取其并集构造广义版本。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称错误处理无效工具可能使原适应集排除真值；广义并集在至少有一个有效工具时包含真值，并以道路与贸易案例说明。
- 阅读关注点
- 应核对混杂与碰撞情形的模型表示、各模式下集合的推导，以及至少一个有效工具这一保证所依赖的其他模型条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及接收未核实；摘要未给出完整假设和集合计算细节，包含真值的陈述不能脱离其模型条件使用。
原文摘要
The falsification adaptive set (FAS) as proposed by Masten and Poirier (2021) provides an identified set for a treatment effect when the baseline model is falsified, assuming invalid instruments violate exclusion only. We show that whether an invalid instrument is a confounder or collider has important consequences: incorrect treatment can cause the FAS to exclude the true parameter. We derive pattern-specific falsification adaptive sets for each combination of violations and propose a generalized FAS as their union, containing the true parameter value if any instrument is valid. We illustrate our results with the roads and trade application of Duranton et al. (2014).