Generalized instrumental inequalities: testing the instrumental variable independence assumption
广义工具变量不等式：检验工具变量独立性假设AI 解读 ↓
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广义工具变量不等式：检验工具变量独立性假设
- 研究问题
- 在处理变量离散、结果和工具变量不受类型限制时，工具变量独立性假设有哪些可检验含义，如何检验其可观察违反？
- 方法与思路
- 作者提出广义工具变量不等式，结合样本分割与交集界推断构造检验，并用大学教育回报研究中的工具变量展示应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称当结果与处理均为二元时，这些不等式对检测全部可观察违反是必要且充分的，并可借助现有 Stata 包实施。
- 阅读关注点
- 应核对不等式所依据的模型设定、二元情形必要充分性的准确含义，以及样本分割和交集界推断的实施条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，未拒绝可检验不等式不能证明独立性成立；必要充分结论也不能直接推广到非二元结果与处理。
原文摘要
Summary This paper proposes a new set of testable implications for the instrumental variable independence assumption for discrete treatment, but unrestricted outcome and instruments: generalized instrumental inequalities. When outcome and treatment are both binary, but instruments are unrestricted, we show that the generalized instrumental inequalities are necessary and sufficient to detect all observable violations of the instrumental variable independence assumption. To test the generalized instrumental inequalities, we propose an approach combining a sample splitting procedure and an inference method for intersection bounds. This idea allows one to easily implement the test using existing Stata packages. We apply our proposed strategy to assess the validity of the instrumental variable independence assumption for various instruments used in the returns to college literature.