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J. Econometrics · 2026-05-18

  • 共 1 篇 · Journal of Econometrics

因果推断 (causal_inference, 1 篇)

1. 10.1016/j.jeconom.2026.106239 — Weak-instrument-robust subvector inference in instrumental variables regression: A subvector Lagrange multiplier test and properties of subvector Anderson-Rubin confidence sets

  • 作者: Malte Londschien, Peter Bühlmann
  • 期刊/来源: Journal of Econometrics
  • 分类: pp 106239
  • 相关性 0/10 · novelty: new_theory
  • 摘要: 在工具变量（IV）回归的弱工具变量设定下，本文研究对因果参数子向量进行推断的假设检验与置信集构造问题。提出了一种弱工具变量稳健的子向量 Lagrange 乘子（LM）检验，并在技术条件下证明了其渐近尺寸正确；这是首个恢复非弱工具变量稳健 Wald 检验自由度的弱工具变量稳健子向量检验。同时，给出了通过反转子向量 Anderson-Rubin (AR) 检验得到的置信集的闭式解，证明其以 k-class 估计量为中心。理论上证明了单系数子向量置信集联合有界当且仅当 Anderson 似然比检验拒绝第一阶段回归参数降秩假设（即拒绝因果参数不可识别），且 AR 反转置信集在非空有界时等价于具有数据依赖置信水平的 Wald 置信集。该工作直接推进了因果推断中 IV 的假设检验理论，其子向量检验与闭式置信集结果对处理部分弱 IV 场景下的推断具有重要参考价值。
  • 关键技术: subvector Lagrange multiplier test, weak-instrument-robust inference, Anderson-Rubin test inversion, k-class estimator, subvector inference
  • 为什么对您有用: 直接推进了因果推断中 IV 的假设检验理论，提出的弱工具变量稳健子向量 LM 检验及 AR 置信集闭式解，对处理部分弱 IV 场景下的子向量推断（您 primary interest 中的 IV 与 hypothesis testing 交叉点）具有重要参考价值。

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