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Efficient size correct subset inference in homoskedastic linear instrumental variables regression

机译:Homoskedastic线性乐器变量回归中有效尺寸正确的子集推断

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摘要

We show that Moreira's (2003) conditional critical value function for likelihood ratio (LR) tests on the structural parameter in homoskedastic linear instrumental variables (IV) regression provides a bounding critical value function for subset LR tests on one structural parameter of several for general homoskedastic linear IV regression. The resulting subset LR test is size correct under weak identification and efficient under strong identification. A power study shows that it outperforms the subset Anderson-Rubin test with conditional critical values from Guggenberger et al. (2019a) when the structural parameters are reasonably identified and has slightly less power when identification is weak. (c) 2020 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:我们证明了Moreira(2003)对齐次线性工具变量(IV)回归中的结构参数进行似然比(LR)检验的条件临界值函数为一般齐次线性工具变量(IV)回归中一个或多个结构参数的子集LR检验提供了一个有界临界值函数。得到的子集LR检验在弱识别下是大小正确的,在强识别下是有效的。功率研究表明,当结构参数得到合理识别时,其性能优于Guggenberger等人(2019a)的条件临界值的子集Anderson-Rubin检验,当识别较弱时,其功率略低。(c) 2020爱思唯尔B.V.版权所有。

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