Constructing independent evidence from regression and instrumental variables with an application to the effect of violent conflict on altruism and risk preference
Constructing independent evidence from regression and instrumental variables with an application to the effect of violent conflict on altruism and risk preference
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从回归和工具变量构建独立证据，并应用于暴力冲突对利他主义和风险偏好的影响
DOI：
10.1080/24709360.2022.2109910
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发表时间：
2022
影响因子：
--
通讯作者：
Small, Dylan S.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Karmakar, Bikram;Small, Dylan S.
为了提供无偏估计，回归分析除其他外取决于不存在不可测量的混杂因素。通常，无法测量的混杂被认为是可能的，但并不严重；从而进行辅助工具变量（IV）分析。然而，这两项分析是相关的。目前尚不清楚 IV 分析提供了多少独立证据。我们使用新的估计器解决了这种冗余问题，该估计器提取了与基于 IV 的 2SLS 估计器不相关的回归估计器部分。我们运用我们的方法来分析暴力冲突对利他行为、时间和风险偏好的影响。
To provide an unbiased estimate, a regression analysis depends, among other things, on there being no unmeasured confounding. Often, unmeasured confounding is thought to be possible, but not severe; leading to a secondary instrumental variables (IV) analysis. However, these two analyses are correlated. It is unclear how much independent evidence is provided by the IV analysis. We resolve this redundancy using a new estimator, which extracts the part of the regression estimator uncorrelated to the IV-based 2SLS estimator. We apply our approach to analyze the effect of exposure to violent conflict on preferences for altruistic behavior, time and risk.
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J. Cornfield;W. Haenszel;Hammond Ec;A. Lilienfeld;M. Shimkin;Wynder El