Nonparametric estimation in case of endogenous selection


Breunig, Christoph ; Mammen, Enno ; Simoni, Anna



DOI: https://doi.org/10.18452/4607
URL: https://edoc.hu-berlin.de/bitstream/handle/18452/5...
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 2015
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: SFB 649 Discussion Paper
Band/Volume: 15-050
Ort der Veröffentlichung: Berlin
Verlag: Sonderforschungsbereich Ökonomisches Risiko
ISSN: 1860-5664
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Außerfakultäre Einrichtungen > GESS - CDSE (VWL)
Fachgebiet: 330 Wirtschaft
Abstract: This paper addresses the problem of estimation of a nonparametric regression function from selectively observed data when selection is endogenous. Our approach relies on independence between covariates and selection conditionally on potential outcomes. Endogeneity of regressors is also allowed for. In both cases, consistent two-step estimation procedures are proposed and their rates of convergence are derived. Also pointwise asymptotic distribution of the estimators is established. In addition, we propose a nonparametric specification test to check the validity of our independence assumption. Finite sample properties are illustrated in a Monte Carlo simulation study and an empirical illustration.




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