利用多个工具变量识别离散、有序与连续处理的因果效应
计量经济学
2024-10-21 v3
摘要
由于内生性，从观测数据推断因果关系通常具有挑战性。本文利用多个二元工具变量，给出了离散、有序和连续处理之因果效应的新识别结果。关键贡献在于识别出一个新的因果参数，该参数具有正权重方案下的直观解释，并且由于较弱的单调性假设而适用于多种设定。本文进一步利用因果机器学习的最新进展，同时进行估计以及检测底层单调性假设的局部违背。该方法被应用于估计教育回报，并评估多育有一名子女对女性劳动力市场结果的影响。
引用
@article{arxiv.2311.17575,
title = {Identifying Causal Effects of Discrete, Ordered and ContinuousTreatments using Multiple Instrumental Variables},
author = {Nadja van 't Hoff},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.17575},
year = {2024}
}