使用带投票的两阶段硬阈值法在存在无效工具变量时对因果效应的置信区间估计
统计理论
2017-08-10 v3 统计方法学
统计理论
摘要
工具变量分析的一个主要挑战是找到有效的工具变量，即对结果没有直接影响且可忽略的工具变量。通常，我们不确定所有假定的工具变量是否实际上都有效。我们提出了一种在存在无效工具变量时的一般推断程序，称为带投票的两阶段硬阈值法（TSHT）。TSHT使用两个硬阈值步骤来选择强工具变量并生成有效工具变量的候选集。投票则利用这些候选集，通过多数规则和相对多数规则来确定真正的有效工具变量集。在低维情况下，如果满足无效工具变量下的充分必要识别条件（该条件比所谓的50%规则或多数规则更一般），我们的方法（i）能正确选择有效工具变量，（ii）能一致地估计因果效应，（iii）能为因果效应生成有效的置信区间，并且（iv）具有预言最优宽度。在高维情况下，我们建立了几乎相同的结果，但不具备预言最优性。在模拟中，我们的方法优于无效工具变量文献中的传统方法和近期方法。我们还将该方法应用于重新分析教育对收入影响的因果效应。
引用
@article{arxiv.1603.05224,
title = {Confidence Intervals for Causal Effects with Invalid Instruments using Two-Stage Hard Thresholding with Voting},
author = {Zijian Guo and Hyunseung Kang and T. Tony Cai and Dylan S. Small},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.05224},
year = {2017}
}
备注
The title is revised to highlight the two important parts of the proposed method, Two-Stage Hard Thresholding and Voting