Nonparametric Scanning For Nonrandom Missing Data With Continuous Instrumental Variables
利用连续工具变量对非随机缺失数据进行非参数扫描AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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利用连续工具变量对非随机缺失数据进行非参数扫描
- 研究问题
- 研究在数据非随机缺失且工具变量连续时，如何估计总体参数，并避免任意离散化工具变量带来的信息损失。
- 方法与思路
- 作者扫描连续工具变量的不同二分阈值，再通过加权积分组合扫描统计量，构造总体参数估计及相关渐近推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，建立了积分估计量的渐近正态性和扫描过程的一致渐近结果；模拟及真实数据展示了相对所述替代程序的收益。
- 阅读关注点
- 应核对工具变量对缺失机制的限制、参数识别条件、扫描范围和积分权重，以及一致渐近结果所需的正则条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核实；摘要未列明工具变量有效性条件，也未提供效率收益的具体数值。
原文摘要
This article introduces a new instrumental variable approach for estimating unknown population parameters with data having nonrandom missing values. With coarse and discrete instruments, Shao and Wang (2016) proposed a semiparametric method that uses the added information to identify the tilting parameter from the missing data propensity model. A naive application of this idea to continuous instruments through arbitrary discretizations is apt to be inefficient, and maybe questionable in some settings. We propose a nonparametric method not requiring arbitrary discretizations but involves scanning over continuous dichotomizations of the instrument; and combining scan statistics to estimate the unknown parameters via weighted integration. We establish the asymptotic normality of the proposed integrated estimator and that of the underlying scan processes uniformly across the instrument sample space. Simulation studies and the analysis of a real data set demonstrate the gains of the methodology over procedures that rely either on arbitrary discretizations or moments of the instrument.