統計学輪講 第12回

離散な操作変数を用いたノンパラメトリックモデルの識別、推定方法を紹介する。 実証研究で用いられる操作変数の多くは離散の値を取るため、離散な操作変数モデルの識別について考えることは重要である。 しかし、操作変数が離散で内生変数が連続の場合、一般にモデルをノンパラメトリックに識別することはできない。 本発表では、単調性や凹性などの形状制約を用いることで推定対象が部分識別できることを示す。 さらに、具体的な設定で、そのバウンドがどの程度タイトとなるかを数値実験を用いて調べた。

モデルが部分識別される場合、推定対象は集合となり集合推定という手法が必要となる。 本発表では、 Mogstad et al. (2018) の方法を用いて識別集合が一致推定できることを示す。