On independence conditions in nonseparable models: Observable and unobservable instruments
非可分模型中的独立性条件：可观测与不可观测工具变量AI 解读 ↓
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非可分模型中的独立性条件：可观测与不可观测工具变量
- 研究问题
- 如何利用不可观测变量之间的独立性识别非可分结构模型，并理解可观测与不可观测工具变量之间的等价及取舍？
- 方法与思路
- 作者以独立性条件构造第一阶段非可分约化式，再将结构函数导数表示为约化式导数，并分别处理联立和三角模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称联立模型结合参数设定和排除限制得到识别结果，三角模型允许非参数非可分函数，并给出若干等价关系。
- 阅读关注点
- 应核对独立性假设对应的不可观测量、约化式构造条件、导数转换步骤，以及工具变量等价关系成立的范围。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断具体独立性条件、可检验限制及识别对象范围；也不能认定不可观测工具可直接用于估计。
原文摘要
This paper develops identification results employing independence conditions among unobservable variables. The independence conditions are used to derive first-stage nonseparable reduced form functions. Once constructed, these reduced form functions are employed to express the derivatives of nonseparable structural functions in terms of the derivatives of the reduced form functions. For models with simultaneity, we obtain the new results by combining the independence assumptions together with parametric specifications and exclusion restrictions. For models with triangularity, we allow all functions to be nonparametric and nonseparable in unobservable random terms. For the latter, we provide several equivalence results and discuss some of the trade-offs between observable and unobservable instruments.