Local Asymptotic Power of Honest Confidence Intervals
诚实置信区间的局部渐近功效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：摘要明确以 DiD、IV、RD 等因果推断中的偏差稳健区间为背景，但理论结论也涉及更一般的推断问题。
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诚实置信区间的局部渐近功效
- 研究问题
- 为不可检验偏差提供保守覆盖的诚实置信区间，其诱导检验能否区分局部备择，功效损失如何取决于偏差界与标准误的相对速率？
- 方法与思路
- 作者按偏差界相对抽样误差的速率划分三种情形，通过局部渐近分析和极小极大论证研究诚实约束下的功效与速率最优性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，偏差界占主导时诚实检验可能具有零局部功效，且损失源于诚实约束本身，并建议同时报告功效死区半宽。
- 阅读关注点
- 应核对诚实性针对的模型类、局部备择和偏差界速率，区分集合内部与边界的功效结论，并检查极小极大论证的适用范围。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，不能确认同行评审或期刊接收；摘要未提供完整模型条件，零局部功效不能直接解释为对所有备择均无功效。
原文摘要
Confidence intervals that are conservative against an untestable bias, called bias-aware or honest, are now standard in DiD, IV, RD, and factor-model settings. This paper characterises the local power of the tests they induce. Power is governed by the rate of the bias bound relative to the sampling rate, giving three regimes: when the bound vanishes faster than the standard error, conservatism is asymptotically free; when the two are of the same order it costs a bounded, explicit amount; and when the bound dominates, the typical case at the parametric rate, the honest test has zero local power: it covers every local alternative with probability approaching one. A minimax argument shows this loss is intrinsic to honesty itself, not a property of any particular construction. No honest procedure recovers it, and the standard bias-aware interval is rate-optimal. Broadly, any confidence interval whose width fails to shrink fast enough has no local power in the interior of the set it traces out, and at best one-sided power at the boundary. Partial identification is the limiting case of this argument. Simulations and two empirical applications illustrate the regimes in which the loss binds. The practical recommendation is to report the power "dead zone" half-width alongside bias-aware intervals.