Identification-robust inference for endogeneity parameters in linear structural models
Notice bibliographique
Résumé
We provide a generalization of the AndersonRubin (AR) procedure for inferenceon parameters that represent the dependence between possibly endogenous explanatoryvariables and disturbances in a linear structural equation (endogeneity parameters). We stressthe distinction between regression and covariance endogeneity parameters. Such parametershave intrinsic interest (because they measure the effect of latent variables, which inducesimultaneity) and play a central role in selecting an estimation method (such as ordinary leastsquaresor instrumental variable methods). We observe that endogeneity parameters mightnot be identifiable and we give the relevant identification conditions. These conditions entaila simple identification correspondence between regression endogeneity parameters and theusual structural parameters, while the identification of covariance endogeneity parameterstypically fails as soon as global identification fails. We develop identification-robust finitesampletests for joint hypotheses involving structural and regression endogeneity parameters,as well as marginal hypotheses on regression endogeneity parameters. For Gaussian errors,we provide tests and confidence sets based on standard Fisher critical values. For a wideclass of parametric non-Gaussian errors (possibly heavy-tailed), we show that exact MonteCarlo procedures can be applied using the statistics considered. As a special case, this resultalso holds for usual AR-type tests on structural coefficients. For covariance endogeneityparameters, we supply an asymptotic (identification-robust) distributional theory. Tests forpartial exogeneity hypotheses (for individual potentially endogenous explanatory variables)are covered as special cases. The proposed tests are applied to two empirical examples: therelation between trade and economic growth, and the widely studied problem of returns toeducation.
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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 | 0,024 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».