ENDOGENEITY IN SEMIPARAMETRIC THRESHOLD REGRESSION
半参数门限回归中的内生性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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半参数门限回归中的内生性
- 研究问题
- 门限变量存在内生性时，如何估计半参数门限回归，并构造无论门限效应是否存在都有效的门限变量内生性检验？
- 方法与思路
- 作者采用非参数控制函数与级数逼近，在门限效应递减、数据弱依赖的设定下研究估计量，并提出内生性检验和模拟分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称推导了所提估计量的一致性与极限分布，并提出在门限效应存在或不存在时均有效的内生性检验；模拟用于评价表现。
- 阅读关注点
- 应核对控制函数成立所需条件、门限效应递减速率、级数维数选择，以及不存在门限效应时检验如何处理相关识别问题。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 版本摘要，控制函数识别条件、依赖限制和模拟数值未说明；不能外推至任意内生门限模型或后续刊本变化。
原文摘要
This paper estimates threshold regression models with an endogenous threshold variable using a nonparametric control function approach. Assuming diminishing threshold effects, we derive the consistency and limiting distribution of our proposed estimator constructed from the series approximation method for weakly dependent data. In addition, we propose a test for the endogeneity of the threshold variable, which is valid regardless of whether the threshold effects exist. We assess the performance of our methods using Monte Carlo simulations.