Métodos no paramétricos para inferencia en presencia de variables instrumentales

Sugerimos dos enfoques no paramétricos, basados en métodos de núcleo y series ortogonales para estimar funciones de regresión en presencia de variables instrumentales. Por primera vez en esta clase de problemas, derivamos tasas de convergencia óptimas y mostramos que son alcanzadas por estimadores particulares. En presencia de variables instrumentales, la relación que identifica la función de regresión también define un problema inverso mal planteado, cuya "dificultad" depende de los autovalores de un cierto operador integral que está determinado por la densidad conjunta de variables endógenas e instrumentales. Delineamos el papel desempeñado por la dificultad del problema en la determinación tanto de la tasa de convergencia óptima como de la elección adecuada del parámetro de suavizado.