Estimation of Conditional Ranks and Tests of Exogeneity in Nonparametric Nonseparable Models
非参数不可分模型中的条件秩估计与外生性检验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：摘要明确设定含潜在误差和工具变量的非参数不可分结构模型，并研究其中的外生性检验，直接对应结构模型的计量方法。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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非参数不可分模型中的条件秩估计与外生性检验
- 研究问题
- 在对潜在误差严格单调、误差服从均匀分布且存在独立工具变量的非参数不可分模型中，如何利用可观测数据检验解释变量外生性？
- 方法与思路
- 作者用条件分布函数构造结果变量的条件秩，依据该秩与工具变量独立性的等价关系设计检验，并用自助法近似临界值，无需估计结构函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称证明了检验与自助法的渐近性质，提供模拟及英国家庭支出调查示例；另推导条件秩分布核估计量的性质及其快速收敛结果。
- 阅读关注点
- 核对独立性等价命题的完整假设、核估计与带宽条件、自助法有效性，以及秩分布估计快于根号样本量收敛的适用情形。
- 阅读边界
- 摘要未列出外生性与条件秩独立性等价所需的全部条件，也未报告应用结论；快速收敛针对秩分布估计，不能推广到结构函数估计。
原文摘要
Consider a nonparametric nonseparable regression model Y = ϕ(Z, U), where ϕ(Z, U) is strictly increasing in U and U ∼ U[0, 1]. We suppose that there exists an instrument W that is independent of U. The observable random variables are Y, Z, and W, all one-dimensional. We construct test statistics for the hypothesis that Z is exogenous, that is, that U is independent of Z. The test statistics are based on the observation that Z is exogenous if and only if V = FY|Z(Y|Z) is independent of W, and hence they do not require the estimation of the function ϕ. The asymptotic properties of the proposed tests are proved, and a bootstrap approximation of the critical values of the tests is shown to be consistent and to work for finite samples via simulations. An empirical example using the U.K. Family Expenditure Survey is also given. As a byproduct of our results we obtain the asymptotic properties of a kernel estimator of the distribution of V, which equals U when Z is exogenous. We show that this estimator converges to the uniform distribution at faster rate than the parametric n− 1/2-rate.