INSTRUMENTAL VARIABLE ESTIMATION OF A THRESHOLD MODEL
门限模型的工具变量估计AI 解读 ↓
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门限模型的工具变量估计
- 研究问题
- 当门限变量外生而部分解释变量内生时，如何估计门限位置与各区间斜率，并建立这些估计量的一致性和渐近分布？
- 方法与思路
- 作者用两阶段最小二乘估计门限参数，以广义矩方法估计斜率参数，推导渐近性质，并通过 Monte Carlo 模拟考察分布理论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，估计量一致；门限估计的分布与外生回归情形同形但尺度不同，斜率估计渐近正态并具有常规协方差矩阵。
- 阅读关注点
- 应核对工具变量有效性、门限识别与分布尺度的条件，检查门限不确定性如何进入斜率推断，以及模拟覆盖的设计范围。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 摘要解读；外生门限是明确边界，具体识别条件及模拟数值未说明，不能外推至内生门限或因果应用。
原文摘要
Threshold models (sample splitting models) have wide application in economics. Existing estimation methods are confined to regression models, which require that all right-hand-side variables are exogenous. This paper considers a model with endogenous variables but an exogenous threshold variable. We develop a two-stage least squares estimator of the threshold parameter and a generalized method of moments estimator of the slope parameters. We show that these estimators are consistent, and we derive the asymptotic distribution of the estimators. The threshold estimate has the same distribution as for the regression case (Hansen, 2000, Econometrica 68, 575–603), with a different scale. The slope parameter estimates are asymptotically normal with conventional covariance matrices. We investigate our distribution theory with a Monte Carlo simulation that indicates the applicability of the methods.We thank the two referees and co-editor for constructive comments. Hansen thanks the National Science Foundation for financial support. Caner thanks University of Pittsburgh Central Research Development Fund for financial support.