Weak-IV robust confidence sets for IV regressions with heteroskedastic, autocorrelated and clustered errors
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Data
2025-03-20
Autores
Orientador(res)
Moreira, Marcelo J.
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Resumo
Apresentamos evidências empíricas sobre a importância da construção de conjuntos de confiança (CSs) para o parâmetro estrutural em um modelo de variáveis instrumentais (IV) linear, utilizando testes robustos `a identificação fraca, bem como a erros heterocedásticos, auto correlacionados e clusterizados (HAC). Destacamos as limitações dos métodos de busca em grid, que podem falhar na identificação de pequenos componentes intervalares dos CSs e frequentemente geram CSs mais amplos do que o necessário. Devido `a complexidade das estatísticas de teste, há relativamente pouca pesquisa propondo alternativas `a busca em grid para a construção de CSs na presença de erros HAC. Propomos um m´etodo que aproveita a estrutura racional de estatísticas de teste pivotais famosas, permitindo-nos determinar exatamente seus CSs ao calcular todas as raízes de um polinômio. Essa abordagem pode ser generalizada para qualquer modelo com condições de momento polinomiais ou racionais. Para testes condicionais, realizamos aproximações uniformes e resolvemos desigualdades polinomiais. O grau de aproximação ´e controlado pela tolerância do pesquisador ao erro na probabilidade de cobertura do CS aproximado. Os resultados de simulação validam a robustez do nosso método, alinhando-se `a literatura sobre inferência robusta em IV. Nosso procedimento, que combina simplicidade e garantias teóricas para o controle de erro, oferece uma alternativa mais confiável aos métodos de busca em grade na pesquisa aplicada.