混合指标的工具变量估计量：解析导数与替代参数化方法
统计方法学
2025-01-08 v2
摘要
模型隐含工具变量（MIIV）估计框架的方法论发展在过去三十年中成果丰硕。主要里程碑包括Bollen（1996）对MIIV估计量及其在连续内生变量结构方程模型（SEM）中稳健性的原创性开发、MIIV估计量向有序分类内生变量的扩展（Bollen & Maydeu-Olivares, 2007），以及广义矩方法（GMM）估计量的引入（Bollen, Kolenikov & Bauldry, 2014）。本文通过做出若干先前文献中未见的独特贡献，进一步推进了这些发展：（1）我们使用矩阵微积分推导了PIV估计量的解析导数；（2）我们将PIV估计量扩展至适用于二元、有序和连续变量的任意混合；（3）我们将PIV模型推广至包含截距和均值；（4）我们设计了一种为有序观测变量输入已知阈值的方法；（5）我们实现了一种通用参数化方法，允许估计潜变量的均值、方差和协方差，以用作PIV进行SEM分析的输入。一个实证示例展示了具有固定阈值的连续变量与有序变量的混合情况。我们还包含了一项仿真研究，以比较这种新型估计量与WLSMV的性能。
引用
@article{arxiv.1910.07393,
title = {An Instrumental Variable Estimator for Mixed Indicators: Analytic Derivatives and Alternative Parameterizations},
author = {Zachary F. Fisher and Kenneth A. Bollen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.07393},
year = {2025}
}