Nonparametric Bounds on Treatment Effects with Imperfect Instruments
不完美工具变量下处理效应的非参数界AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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不完美工具变量下处理效应的非参数界
- 研究问题
- 论文研究工具变量与未观测潜在变量仍相关时，能否在非参数模型中限定平均处理效应的范围，以及哪些单调性限制能够收紧范围。
- 方法与思路
- 作者假定工具变量与潜在变量的相关性，同内生变量与潜在变量的相关性同号，推导非参数界，并将识别集写成交集界形式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称单调处理选择与单调工具变量限制联合蕴含同号假设，单调处理反应可进一步收紧界，并以青年男性调查分析教育回报。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对同号限制在非参数模型中的定义、各单调性条件的作用，以及交集界的构造、推断方法和应用中的敏感性。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核实；摘要未给出界的公式、完整适用条件及教育回报数值，相关假设也需实质论证。
原文摘要
This paper extends the identification results in Nevo and Rosen (2012) to nonparametric models. We derive nonparametric bounds on the average treatment effect when an imperfect instrument is available. As in Nevo and Rosen (2012), we assume that the correlation between the imperfect instrument and the unobserved latent variables has the same sign as the correlation between the endogenous variable and the latent variables. We show that the monotone treatment selection and monotone instrumental variable restrictions, introduced by Manski and Pepper (2000, 2009), jointly imply this assumption. Moreover, we show how the monotone treatment response assumption can help tighten the bounds. The identified set can be written in the form of intersection bounds, which is more conducive to inference. We illustrate our methodology using the National Longitudinal Survey of Young Men data to estimate returns to schooling.