Using Synthetic Variables in Instrumental Variable Estimation of Spatial Series Models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Identification of suitable instruments is a critical step for the implementation of instrumental variable (IV) estimation. A challenge is that, as the level of correlation between the instruments and the endogenous variable increases, so also do the chances that the instruments themselves will be correlated with the error terms. Contrariwise, when the correlation with the endogenous variable is low, the instruments may be weak and perform poorly. The objective of this paper is to explore the use of synthetic variables in IV estimation when the analysis is of spatial data series. The point of departure is the use of eigenvector analysis of the usual spatial weights matrix used in spatial statistics. Eigenvectors obtained from a transformed weights matrix are known to represent latent map patterns. Our proposal is to use these patterns to obtain synthetic variables for use as instruments in IV estimation. By their very nature, instruments based on synthetic variables are exogenous. Furthermore, they can provide relatively high levels of correlation with the endogenous variable. In this paper we consider two situations of interest: First, the case where there are no clear candidates for instrumentation and the instruments are comprised of purely synthetic variables; second, the case when there are substantive but weak instruments that can be enhanced by the addition of synthetic variables. The approach proposed is illustrated with an empirical example.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle