Identification with possibly invalid IVs
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接讨论内生处理效应识别，并明确覆盖秩不变分位数模型。
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利用可能无效的工具变量实现识别
- 研究问题
- 当候选工具变量有相关性却不满足外生性或排除限制时，能否组合两个互补的准工具变量，识别通常依赖有效工具变量的模型？
- 方法与思路
- 作者结合满足排除限制但可能内生的准工具变量，与给定前者后外生但可能直接进入模型的准工具变量，利用联合相关性识别。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该策略适用于秩不变分位数、同质效应加性和局部平均处理效应模型；任一准工具有效时仍适用，并给出双重差分解释。
- 阅读关注点
- 应核对联合相关性的精确定义、两类准工具的互补限制，以及不同模型所需的额外条件和双重差分例子的识别映射。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实。摘要未列出完整识别条件，不能理解为任意两个无效工具变量组合后均可识别。
原文摘要
This paper proposes a novel identification strategy relying on quasi-instrumental variables (quasi-IVs). A quasi-IV is a relevant but possibly invalid IV because it is not exogenous or not excluded. We show that a variety of models with discrete or continuous endogenous treatment which are usually identified with an IV - quantile models with rank invariance, additive models with homogenous treatment effects, and local average treatment effect models - can be identified under the joint relevance of two complementary quasi-IVs instead. To achieve identification, we complement one excluded but possibly endogenous quasi-IV (e.g., "relevant proxies" such as lagged treatment choice) with one exogenous (conditional on the excluded quasi-IV) but possibly included quasi-IV (e.g., random assignment or exogenous market shocks). Our approach also holds if any of the two quasi-IVs turns out to be a valid IV. In practice, being able to address endogeneity with complementary quasi-IVs instead of IVs is convenient since there are many applications where quasi-IVs are more readily available. Difference-in-differences is a notable example: time is an exogenous quasi-IV while the group assignment acts as a complementary excluded quasi-IV.