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选择的简单测试：从工具变量中学习更多

作者

上市的：
  • 丹·布莱克

    （芝加哥大学/NORC/IZA）

  • Joonhwi Joo先生

    （德克萨斯大学达拉斯分校）

  • 罗伯特·拉隆德

    （芝加哥大学）

  • 杰弗里·史密斯

    （威斯康星大学麦迪逊分校）

  • 埃文·泰勒

    （人类发展经济学中心）

摘要

我们在Vytlacil-Imbens-Angrist局部平均治疗效应（LATEs）框架中对未观察到的变量进行了简单测试。我们的设置使研究人员不仅可以测试治疗和未治疗结果中的一个或两个，还可以评估选择效果的大小。我们表明，它适用于标准二进制仪器情况，以及不完全顺从和模糊回归间断设计的实验，并且我们将其与关于仪器变量的更广泛讨论联系起来。我们通过从文献中提取的三个实证应用来说明我们的框架的实质性增值。

建议引用

  • Dan Black&Joonhwi Joo&Robert LaLonde&Jeffrey Smith&Evan Taylor，2020年。"选择的简单测试：从工具变量中学习更多,"工作文件2020-048，人力资本和经济机会工作组。
    • 手柄：RePEc:hka:wppaper:2020-048
    注：IP、MIP
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    文件功能：第一版，2020年6月13日
    下载限制：不
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    此项目的其他版本：

    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    引文

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    作为


    引用人：

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      • 佩德罗·卡内罗（Pedro Carneiro）、詹姆斯·赫克曼（James J.Heckman）和爱德华·维特拉西尔（Edward J.Vytlacil），2010年。"估计教育边际收益,"NBER工作文件16474，国家经济研究局。
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    关键词

    工具变量;局部平均处理效果;选择;测试;
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    • C10号机组-数学和定量方法——计量经济和统计方法与方法：总则——总则
    • D04（数字04）-微观经济学——总论——微观经济政策：制定；实施；评价

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