線形および非パラメトリックなインストゥルメンタル変数モデルにおける均一な治療効果の検定

均一な治療効果の仮説は、インストゥルメンタル変数文献において中心的な役割を果たしています。この仮定は、治療効果がすべての被験者において一定であることを示します。これにより、インストゥルメンタル変数の推定値を研究の全体集団にわたる平均治療効果として解釈することが可能になります。この仮定が成り立たない場合、インストゥルメンタル変数の推定量のバイアスは、内生性を無視したナイーブな推定量のバイアスよりも大きくなる可能性があります。本稿では、治療が内生的でインストゥルメンタル変数が利用可能な場合の均一な治療効果の仮定に対する二つの検定を開発します。これらの検定は、インストゥルメントの座標から（誤差項と共同で）独立な共変量を利用します。この共変量は外生的である必要はありません。最初の検定は、潜在的な結果が回帰変数に対して線形であると仮定し、計算が簡単です。二つ目の検定は非パラメトリックで、ティホノフ正則化に依存しています。治療は離散的または連続的であり得ます。私たちは、これらの検定が漸近的に正しい水準を持ち、さまざまな代替案に対して漸近的な力が1であることを示します。シミュレーションは、提案された検定が優れた有限標本性能を達成することを示しています。この方法論は、教育のリターンの評価や魚市場における需要推定にも適用されています。