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Enregistrement W3197530042 · doi:10.47004/wp.cem.2021.2621

IV methods for Tobit models

2021· report· en· W3197530042 sur OpenAlexaff
Andrew Chesher, Dongwoo Kim, Adam Rosen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésTobit modelEconometricsComputer scienceMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies models of processes generating censored outcomes with endogenous explanatory variables and instrumental variable restrictions.Tobit-type left censoring at zero is the primary focus in the exposition.The models studied here are unrestrictive relative to others widely used in practice, so they are relatively robust to misspeci…cation.The models do not specify the process determining endogenous explanatory variables and they do not embody restrictions justifying control function approaches.The models can be partially or point identifying.Identi…ed sets are characterized and it is shown how inference can be performed on scalar functions of partially identi…ed parameters when exogenous variables have rich support.In an application using data on UK household tobacco expenditures inference is conducted on the co-e¢ cient of an endogenous total expenditure variable with and without a Gaussian distributional restriction on the unobservable and compared with the results obtained using a point identifying complete triangular model.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,014

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.

Tête enseignante Opus0,433
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,051 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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