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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要直接研究无效工具变量下的因果效应识别、估计与置信区间,并应用于教育对收入的影响。

反馈分类问题

Confidence Intervals for Causal Effects with Invalid Instruments by Using Two-Stage Hard Thresholding with Voting

存在无效工具变量时的因果效应置信区间:两阶段硬阈值与投票

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代码、数据与补充材料

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关注这篇论文的作者
Zijian Guo
Hyunseung Kang
T. Tony Cai
Dylan S. Small

存在无效工具变量时的因果效应置信区间:两阶段硬阈值与投票

研究问题
当候选工具变量中存在无效变量且有效变量未必占多数时,如何筛选有效工具并构造具有有效覆盖的因果效应置信区间?
方法与思路
作者通过两次硬阈值步骤筛选强工具并生成有效工具候选集合,再用多数与相对多数投票规则确定有效集合,分别分析低维与高维情形。
材料陈述的贡献
摘要称在所设条件下,低维方法可正确筛选、实现一致估计和有效区间,且具有 oracle 最优宽度;高维得到类似结果但无该最优性。
阅读关注点
应核对强工具阈值、投票识别条件及其与多数规则的关系,并区分低维和高维结论,检查模拟比较及教育收入应用的设定。
阅读边界
仅据所给 Crossref 摘要;具体识别和正则条件未说明,违反多数规则时有效不表示允许任意比例或结构的无效工具。

原文摘要

Summary A major challenge in instrumental variable (IV) analysis is to find instruments that are valid, or have no direct effect on the outcome and are ignorable. Typically one is unsure whether all of the putative IVs are in fact valid. We propose a general inference procedure in the presence of invalid IVs, called two-stage hard thresholding with voting. The procedure uses two hard thresholding steps to select strong instruments and to generate candidate sets of valid IVs. Voting takes the candidate sets and uses majority and plurality rules to determine the true set of valid IVs. In low dimensions with invalid instruments, our proposal correctly selects valid IVs, consistently estimates the causal effect, produces valid confidence intervals for the causal effect and has oracle optimal width, even if the so-called 50% rule or the majority rule is violated. In high dimensions, we establish nearly identical results without oracle optimality. In simulations, our proposal outperforms traditional and recent methods in the invalid IV literature. We also apply our method to reanalyse the causal effect of education on earnings.

笔记与分组