在恰等模型中的弱IV稳健程序的实证比较
计量经济学
2025-06-24 v1
摘要
工具变量（IV）回归被广泛认为是Angrist和Pischke（2008）所列五大因果推断方法之一。本文比较两种在恰等IV模型下进行弱识别推断的主要方法：经典Anderson-Rubin（AR）程序和Lee等人（2022）近期流行的tF方法。我们使用来自美国经济学评论（AER）的复制数据以及蒙特卡洛模拟实验，对这两种程序在统计显著性检验和置信区间（CI）长度方面进行评估。实证结果表明，AR程序通常具有更高的检验功效且产生更短的CI，而tF方法尽管在预期CI长度上具有理论优势。我们的发现表明，这两种程序可被视为涉及潜在弱工具的实证应用中互补的工具。
关键词
引用
@article{arxiv.2506.18001,
title = {An Empirical Comparison of Weak-IV-Robust Procedures in Just-Identified Models},
author = {Wenze Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.18001},
year = {2025}
}