Impact of Instrument Endogeneity on some Test-Statistics
Notice bibliographique
Résumé
When in a regression model some of the explanatory variables are correlated with the disturbance term, one needs further variables to use as instruments in order to make reliable inferences. The test-statistics often used for making these inferences are based on so-called orthogonality conditions, i.e. the instrumental variables are not correlated with the disturbances. However, it is hard to assess whether an instrumental variable is valid in practice because instrument validity is based on the questionable identifying assumption that some of them are exogenous. In this paper, we examine the impact of instrument endogeneity on the standard t-test, Anderson and Rubin (AR)test, Kleibergen K-test and Moreira conditional likelihood ratio (CLR)-test statistics in the context of linear structural model. Our findings are : (i) an AR-type procedure is globally more robust to endogenous instruments than the others procedures and is also robust to missing (endogenous) instrument. This last result Generalizes the finding of Dufour and Taamouti (2005) to the case of endogenous instrument; (ii) a K-test is globally more robust to endogenous instruments than CLR-test but CLR-test is more robust to missing (endogenous) instrument than K-test; (iii) a t-test is less robust to invalid instruments than the others. However, it is more robust to instrument omission than K-test when the excluded instrument is endogenous; (iv) instrument invalidity is much more detrimental than instrument weakness on the inference procedures based on AR, K and CLR statistics, i.e. tests based on strong but invalid instruments have higher size distortions than those based on valid but weak instruments; (v) AR and K statistics are not pivotal even asymptotically when some of the instruments are endogenous.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,167 | 0,644 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».