广义相关随机系数模型的工具变量估计
统计方法学
2014-01-03 v2
摘要
我们研究了一种允许第一阶段异质性和二元工具变量的相关随机系数模型中平均处理效应的识别与估计。该模型还允许多个内生变量以及内生变量与协变量之间的交互作用。我们的识别方法基于对一系列普通线性回归所得系数进行平均，这些回归以控制函数的不同实现值为条件。这一识别策略提出了一种透明且计算简便的截尾平均处理效应估计量，该估计量构造为核加权线性回归的平均值。我们开发了该估计量并建立了其 --一致性和渐近正态性。蒙特卡洛模拟显示其具有优异的有限样本表现，精度与标准的两阶段最小二乘估计量相当。我们将结果应用于分析空气污染对房价的影响，发现第一阶段工具变量效应存在显著异质性，且处理效应的异质性与家庭排序现象一致。
引用
@article{arxiv.1310.6643,
title = {Instrumental Variables Estimation of a Generalized Correlated Random Coefficients Model},
author = {Matthew A. Masten and Alexander Torgovitsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:1310.6643},
year = {2014}
}