誤規(guī)格下的非參數(shù)工具變量估計

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摘要翻譯：
我們證明了非參數(shù)工具變量(NPIV)估計對錯誤規(guī)格高度敏感：對于一個廣泛的估計類，對工具有效性的任意小偏差都會導(dǎo)致較大的漸近偏差。可以通過在估計中對結(jié)構(gòu)函數(shù)施加嚴(yán)格的限制來緩解這個問題。然而，如果真正的功能不服從這些限制，那么強(qiáng)加這些限制就會帶來偏見。因此，在對無效文書的敏感性和對施加過度限制的偏見之間存在著一種權(quán)衡。鑒于這種權(quán)衡，我們提出了一種NPIV模型估計的部分辨識方法。我們提供了一個點估計量，它使最壞情況下的漸近偏差和顯式地說明某種程度的錯誤的誤差界最小化。我們將我們的方法應(yīng)用于Blundell等人的經(jīng)驗設(shè)置。（2007）和Horowitz(2011)估計形狀不變恩格爾曲線。
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英文標(biāo)題：
《Nonparametric Instrumental Variables Estimation Under Misspecification》
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作者：
Ben Deaner
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最新提交年份：
2019
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分類信息：

一級分類：Economics        經(jīng)濟(jì)學(xué)
二級分類：Econometrics        計量經(jīng)濟(jì)學(xué)
分類描述：Econometric Theory, Micro-Econometrics, Macro-Econometrics, Empirical Content of Economic Relations discovered via New Methods, Methodological Aspects of the Application of Statistical Inference to Economic Data.
計量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，微觀計量經(jīng)濟(jì)學(xué)，宏觀計量經(jīng)濟(jì)學(xué)，通過新方法發(fā)現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)關(guān)系的實證內(nèi)容，統(tǒng)計推論應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的方法論方面。
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英文摘要：
  We show that nonparametric instrumental variables (NPIV) estimators are highly sensitive to misspecification: an arbitrarily small deviation from instrumental validity can lead to large asymptotic bias for a broad class of estimators. One can mitigate the problem by placing strong restrictions on the structural function in estimation. However, if the true function does not obey the restrictions then imposing them imparts bias. Therefore, there is a trade-off between the sensitivity to invalid instruments and bias from imposing excessive restrictions. In light of this trade-off we propose a partial identification approach to estimation in NPIV models. We provide a point estimator that minimizes the worst-case asymptotic bias and error-bounds that explicitly account for some degree of misspecification. We apply our methods to the empirical setting of Blundell et al. (2007) and Horowitz (2011) to estimate shape-invariant Engel curves.
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PDF鏈接：
https://arxiv.org/pdf/1901.01241

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關(guān)鍵詞：工具變量 非參數(shù) Restrictions instrumental econometrics 漸近 參數(shù) 變量 bias 某種程度