Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/224035 
Erscheinungsjahr: 
2020
Schriftenreihe/Nr.: 
IZA Discussion Papers No. 13593
Verlag: 
Institute of Labor Economics (IZA), Bonn
Zusammenfassung: 
Estimators that exploit an instrumental variable to correct for misclassification in a binary regressor typically assume that the misclassification rates are invariant across all values of the instrument. We show that this assumption is invalid in routine empirical settings. We derive a new estimator that is consistent when misclassification rates vary across values of the instrumental variable. In cases where identification is weak, our moments can be combined with bounds to provide a confidence set for the parameter of interest.
Schlagwörter: 
misclassification
measurement error
instrumental variables
JEL: 
C18
C26
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
789.77 kB





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