Binary response model with many weak instruments
具有大量弱工具变量的二元响应模型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：摘要直接研究内生二元响应模型，并以工具变量处理家庭收入影响的估计。
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具有大量弱工具变量的二元响应模型
- 研究问题
- 内生二元响应模型存在大量弱工具变量时，如何结合控制函数与正则化改善估计，并建立估计量的一致性和渐近分布？
- 方法与思路
- 作者采用控制函数和正则化，提出正则化条件极大似然与正则化非线性最小二乘估计，并通过模拟和大学毕业案例评估。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两种估计量具有一致性和渐近正态性，在大量弱工具变量的模拟中优于既有估计量，并用于研究家庭收入影响。
- 阅读关注点
- 应核对二元响应与控制函数的模型假设、弱工具和工具数量的渐近设定、正则化参数选择，以及理论结论所需的强度条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未列出识别与渐近条件，也未提供模拟优势或家庭收入效应的具体数值。
原文摘要
This paper considers an endogenous binary response model with many weak instruments. We employ a control function approach and a regularization scheme to obtain better estimation results for the endogenous binary response model in the presence of many weak instruments. Two consistent and asymptotically normally distributed estimators are provided, each of which is called a regularized conditional maximum likelihood estimator (RCMLE) and a regularized nonlinear least squares estimator (RNLSE). Monte Carlo simulations show that the proposed estimators outperform the existing ones when there are many weak instruments. We use the proposed estimation method to examine the effect of family income on college completion.