Instrument Validity Tests with Causal Forests | Munich Center for the Economics of Aging - MEA
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Instrument Validity Tests with Causal Forests

Inhalt

Annahmen zur Identifizierung von Local Average Treatment Effects (LATEs) generieren notwendige Bedingungen in den Daten, die es erlauben, die Validität von Instrumentalvariablen (IV) zu widerlegen. Die Stärke einer möglichen Invalidität variiert sehr wahrscheinlich in Subpopulationen. In diesem Papier verwenden wir einen Causal Forest, um datengetrieben nach solch lokalen Verletzungen der LATE-Annahmen zu suchen und zu testen. Im Gegensatz zu früheren Testverfahren, kann unser Verfahren lokale Verletzungen erkennen. Wir zeigen dies in Simulationen und in zwei Anwendungen.

Publikationsdetails
Farbmacher

Helmut Farbmacher

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Raphael Guber

Sven Klaaßen

2020
Max Planck Institute for Social Law and Social Policy, Munich Center for the Economics of Aging (MEA)
München
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