Confidence Intervals for Bias and Size Distortion in IV and Local Projections-IV Models
工具变量与局部投影工具变量模型中偏误和检验尺寸扭曲的置信区间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：摘要明确涵盖局部投影工具变量模型，并应用于政府支出乘数估计，因此最直接对应 VAR 与局部投影方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
工具变量与局部投影工具变量模型中偏误和检验尺寸扭曲的置信区间
- 研究问题
- 存在异方差和序列相关时，如何对工具变量估计的偏误及沃尔德检验的尺寸扭曲构造置信区间，并用于局部投影？
- 方法与思路
- 作者通过反演卡方分布构造识别强度区间，用于描述两阶段最小二乘偏误和相应检验的尺寸扭曲，并涵盖局部投影工具变量模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称区间计算简便，较二元弱工具检验提供更多识别强度信息；模拟显示小样本覆盖较好，但部分情形偏保守。
- 阅读关注点
- 重点核对识别强度如何映射到偏误与尺寸扭曲、卡方反演的成立条件，以及局部投影中异方差和序列相关的处理。
- 阅读边界
- 摘要未列出完整矩条件、区间目标的具体定义和适用的识别范围；较好的模拟覆盖不能直接推及所有工具变量设计。
原文摘要
In this article, we propose methods to construct confidence intervals for the bias of the two-stage least squares estimator, and the size distortion of the associated Wald test in instrumental variables models with heteroscedasticity and serial correlation. Importantly our framework covers the local projections—instrumental variable model as well. Unlike tests for weak instruments, whose distributions are nonstandard and depend on nuisance parameters that cannot be consistently estimated, the confidence intervals for the strength of identification are straightforward and computationally easy to calculate, as they are obtained from inverting a chi-squared distribution. Furthermore, they provide more information to researchers on instrument strength than the binary decision offered by tests. Monte Carlo simulations show that the confidence intervals have good, albeit conservative, in some cases, small sample coverage. We illustrate the usefulness of the proposed methods in two empirical situations: the estimation of the intertemporal elasticity of substitution in a linearized Euler equation, and government spending multipliers. Supplementary materials for this article are available online.