論文の概要: Optimal Categorical Instrumental Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17021v2
• Date: Thu, 23 May 2024 20:56:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 23:36:34.847292
• Title: Optimal Categorical Instrumental Variables
• Title（参考訳）: 最適分類器変数
• Authors: Thomas Wiemann,
• Abstract要約: 最適楽器の支持の濃度が知られているとき、CIVは根直正規であることを示す。 最適楽器の支持の濃度が知られているとき、CIVは根直正規であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8345094002023954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper discusses estimation with a categorical instrumental variable in settings with potentially few observations per category. The proposed categorical instrumental variable estimator (CIV) leverages a regularization assumption that implies existence of a latent categorical variable with fixed finite support achieving the same first stage fit as the observed instrument. In asymptotic regimes that allow the number of observations per category to grow at arbitrary small polynomial rate with the sample size, I show that when the cardinality of the support of the optimal instrument is known, CIV is root-n asymptotically normal, achieves the same asymptotic variance as the oracle IV estimator that presumes knowledge of the optimal instrument, and is semiparametrically efficient under homoskedasticity. Under-specifying the number of support points reduces efficiency but maintains asymptotic normality. In an application that leverages judge fixed effects as instruments, CIV compares favorably to commonly used jackknife-based instrumental variable estimators.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,カテゴリごとの観測回数が少ない設定において,分類器変数を用いた推定について検討する。 提案した分類器変数推定器 (CIV) は、観測機器と同じ第1段階の適合を達成できる固定有限支持を有する潜在カテゴリー変数の存在を示唆する正規化仮定を利用する。 サンプルサイズと任意の小さな多項式速度でカテゴリごとの観測回数を増大させる漸近的状態において、最適楽器の支持の濃度が知られているとき、CIVは根n漸近的正規であり、最適楽器の知識を推定するオラクルIV推定器と同じ漸近的分散を達成し、半パラメトリック的にホモスケダスティック性の下で効率が良いことを示す。 サポートポイントの数を明確化することは効率を低下させるが、漸近的正規性を維持する。 判定固定効果を楽器として活用するアプリケーションにおいて、CIVは一般的なジャックニフェに基づく楽器変数推定器と比較して好意的に比較する。

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