Censored Quantile Instrumental Variable Estimation with Stata
使用 Stata 进行删失分位数工具变量估计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：摘要的核心对象是存在删失与内生性时的分位数估计，直接对应分位数与分布效应，未提供其他领域的充分依据。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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使用 Stata 进行删失分位数工具变量估计
- 研究问题
- 当因变量存在删失、解释变量存在内生性时，如何在 Stata 中实施已有的删失分位数工具变量估计方法？
- 方法与思路
- 作者介绍 cqiv 命令，概述已有 CQIV 估计量及其算法，说明命令用法，并通过实证例子展示软件实现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确的贡献是降低 CQIV 在 Stata 中的应用门槛，提供算法、命令和实例说明，没有宣称提出新的估计理论。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制、工具变量及估计适用条件，了解命令选项、各阶段算法和实证例子中推断结果的生成方式。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未说明具体识别条件、实例数据和软件当前版本的兼容性。
原文摘要
Many applications involve a censored dependent variable and an endogenous independent variable. Chernozhukov et al. (2015) introduced a censored quantile instrumental variable estimator (CQIV) for use in those applications, which has been applied by Kowalski (2016), among others. In this article, we introduce a Stata command, cqiv, that simplifes application of the CQIV estimator in Stata. We summarize the CQIV estimator and algorithm, we describe the use of the cqiv command, and we provide empirical examples.