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Sparse Models and Methods for Optimal Instruments with an Application to Eminent Domain

Alexandre Belloni · Daniel Chen · Victor Chernozhukov · Christian Hansen首次提交 2010-10-21 · 修订 2015-04-19 · v5arXiv预印本

最优工具变量的稀疏模型与方法：征收权应用AI 解读

We develop results for the use of Lasso and Post-Lasso methods to form first-stage predictions and estimate optimal instruments in linear instrumental variables (IV) models with many instruments, $p$ . Our results apply even when $p$ is much larger than the sample size, $n$ . We show that the IV estimator based on using Lasso or Post-Lasso in the first stage is root-n consistent and asymptotically normal when the first-stage is approximately sparse; i.e. when the conditional…We develop results for the use of Lasso and Post-Lasso methods to form first-stage predictions and estimate optimal instruments in linear instrumental variables (IV) models with many instruments, $p$. Our results apply even when $p$ is much larger than the sample size, $n$. We show that the IV estimator based on using Lasso or Post-Lasso in the first stage is root-n consistent and asymptotically normal when the first-stage is approximately sparse; i.e. when the conditional…

微观 · 因果推断正则化与变量选择半参数与非参数

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