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DOI：10.1016/j.jeconom.2025.106009.png)
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摘要
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寻找有效的工具变量是困难的。我们提出了有效性集工具变量（VSIV）估计方法，该方法用于在工具变量部分无效的情况下，估计异质性因果效应模型中的局部平均处理效应（LATE）。我们考虑具有成对有效工具变量的情形，即这些工具变量仅对工具变量值对的一个子集有效。VSIV估计利用工具变量有效性的可检验含义来剔除无效的工具变量值对，并对所有剩余的工具变量值对提供LATE估计值，这些估计值可以通过研究者指定的权重聚合为单一感兴趣的参数。我们证明，在弱条件下，所提出的VSIV估计量是渐近正态的，并且相对于标准LATE估计量（即不利用可检验含义剔除无效变异的LATE估计量）而言，可以消除或减少渐近偏差。我们在基于应用场景的模拟中评估了VSIV估计的有限样本性质，并将我们的方法应用于使用父母教育作为工具变量来估计大学教育的回报。
Keyword:
Invalid instruments
Local average treatment effects
Identification
Instrumental variable estimation
Asymptotic bias reduction
期刊
IF:
4
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