Weak‐instrument robust inference for two‐sample instrumental variables regression
两样本工具变量回归中的弱工具稳健推断AI 解读 ↓
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两样本工具变量回归中的弱工具稳健推断
- 研究问题
- 当工具变量与内生解释变量弱相关，且估计依赖两个不同样本时，如何构造可靠推断并放宽两样本分析中的常用限制？
- 方法与思路
- 作者将弱工具稳健推断扩展至两样本IV回归，允许异方差，并放宽两样本外生协变量矩相等的要求，以模拟和实证应用说明方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提检验在不同工具强度下具有良好的检验尺寸表现，扩展了两样本IV推断的适用框架，并用于两项既有实证研究。
- 阅读关注点
- 应核对检验统计量与临界值的构造、两样本之间仍需满足的可比性条件，以及模拟涵盖的弱工具程度和异方差情形。
- 阅读边界
- 摘要未说明具体检验形式、样本间关系和模拟设定；良好检验尺寸是作者对所做实验的概括，不能推广为所有情形下的保证。
原文摘要
Summary Instrumental variable (IV) methods for regression are well established. More recently, methods have been developed for statistical inference when the instruments are weakly correlated with the endogenous regressor, so that estimators are biased and no longer asymptotically normally distributed. This paper extends such inference to the case where two separate samples are used to implement instrumental variables estimation. We also relax the restrictive assumptions of homoskedastic error structure and equal moments of exogenous covariates across two samples commonly employed in the two‐sample IV literature for strong IV inference. Monte Carlo experiments show good size properties of the proposed tests regardless of the strength of the instruments. We apply the proposed methods to two seminal empirical studies that adopt the two‐sample IV framework.