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仪器独立性下潜在结果分布的识别区域

作者

上市的：
  • 北川彻

    （伦敦大学学院财政研究所）

摘要

本文检验了治疗效果模型中工具异质性的识别能力。我们推导了潜在结果分布的识别区域，这些分布是与数据和模型限制兼容的分布集合。当（i）工具独立于每个潜在结果（边际独立），（ii）工具共同独立于每个可能结果（联合独立），以及（iii）工具共同与每个潜在结果独立且单调（LATE限制）时，我们考虑识别。通过比较每个限制下的识别区域大小，我们表明联合独立性比边缘独立性为潜在结果分布提供更多的识别信息，但LATE限制没有提供联合独立性以外的识别增益。在每个限制条件下，我们还导出了平均处理效果的尖锐边界和伪造限制的尖锐可测试含义。我们的分析涵盖了离散和连续结果案例，并将Balke和Pearl（1997）为二分结果案例开发的平均治疗效果边界扩展到更一般的情况。

建议引用

  • 北川彻鲁，2020年。"仪器独立性下潜在结果分布的识别区域,"CeMMAP工作文件CWP23/20，财政研究所微观数据方法与实践中心。
    • 手柄：RePEc:ifs:cemmap:23/20
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    引文

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    作为


    引用人：

    1. 阿什什·兰巴坎（Ashesh Rambachan），2022年。"识别观测数据中的预测错误,"NBER章节，单位：人工智能经济学,美国国家经济研究局。
    2. Raffaella Giacomini、Toru Kitagawa和Alessio Volpicella，2017年。"不确定标识,"CeMMAP工作文件CWP18/17，财政研究所微观数据方法与实践中心。
      • Raffaella Giacomini、Toru Kitagawa和Alessio Volpicella，2020年。"不确定标识,"CeMMAP工作文件CWP33/20，财政研究所微观数据方法与实践中心。

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