Specification tests for generalized propensity scores using double projections
利用双重投影检验广义倾向得分模型的设定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：摘要重点检验广义倾向得分模型，直接关联因果推断中处理分配模型的设定诊断。
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利用双重投影检验广义倾向得分模型的设定
- 研究问题
- 在协变量较多且干扰参数估计方法可能不同的情况下，如何检验广义倾向得分等条件矩模型的设定是否正确，并检测局部偏离？
- 方法与思路
- 作者结合两种投影论证构造非参数设定检验，使统计量适用于较多协变量，并在渐近意义上不受干扰参数估计方法影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验能检测按通常参数速率趋近原假设的一大类局部备择，模拟展示其功效，并将方法扩展至参数或半参数单指数模型。
- 阅读关注点
- 应核对两类投影的具体作用、干扰参数估计所需条件、临界值计算，以及局部备择的覆盖范围和协变量维度限制。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；摘要未说明完整条件与功效数值，未拒绝倾向得分设定不能证明因果识别假设成立。
原文摘要
This paper proposes a new class of nonparametric tests for the correct specification of models based on conditional moment restrictions, paying particular attention to generalized propensity score models. The test procedure is based on two different projection arguments, leading to test statistics that are suitable to setups with many covariates, and are (asymptotically) invariant to the estimation method used to estimate the nuisance parameters. We show that our proposed tests are able to detect a broad class of local alternatives converging to the null at the usual parametric rate and illustrate its attractive power properties via simulations. We also extend our proposal to test parametric or semiparametric single-index-type models.