도구 변수는 선택 바이어스를 어떻게 처리합니까?

도구 변수가 회귀에서 선택 바이어스를 어떻게 처리하는지 궁금합니다.

내가 씹고있는 예는 다음과 같습니다. 대부분 무해한 계량 경제학 에서 저자들은 병역과 후기 소득에 관한 IV 회귀에 대해 논의합니다. 문제는 "군 복무는 미래의 수입을 늘리거나 줄입니까?"입니다. 그들은 베트남 전쟁의 맥락에서이 질문을 조사합니다. 나는 군복 무를 무작위로 배정 할 수 없으며 이것이 인과 적 추론의 문제라는 것을 이해한다.

이 문제를 해결하기 위해 연구원은 실제 군 복무를위한 도구로 초안 적격 ( "초안 번호"라고 함)을 사용합니다. 베트남 초안은 임의로 미국 젊은이들을 군대에 배정했다 (이론적으로 초안이 실제로 내 질문에 영향을 미쳤는지 여부). 우리의 다른 IV 상태는 견실 한 것으로 보입니다. 초안 적격성과 실제 군 복무는 강력하고 긍정적으로 상호 연관되어 있습니다.

여기 내 질문이 있습니다. 자기 선택 편견을 얻는 것처럼 보입니다. 부자 번호가 불려도 더 부유 한 어린이가 베트남에서 봉사 할 수 있습니다. (실제로 사실이 아닌 경우 내 질문을 척하십시오.) 이 자체 선택이 표본 내에서 시스템 편향을 만드는 경우, 도구 변수가이 편향을 어떻게 해결합니까? 추론의 범위를 "초안을 피할 수없는 사람들의 유형"으로 좁혀 야합니까? 아니면 IV가 어떻게 우리 추론의 그 부분을 구제합니까? 아무도 이것이 어떻게 작동하는지 설명 할 수 있다면 매우 감사 할 것입니다.

실제로 선택 바이어스 문제는 계측기 사용에 대한 초기 동기입니다. 여기서 질문은 무작위 추첨 복권 이이 문제를 해결하는지 여부입니다. 이 기기의 한계는 무엇입니까? 만약 부자들이 드래프트를 피할 더 좋은 기회를 가졌다면, 추후 수입에 대한 서비스의 부정적인 영향은 절대적으로 과대 평가 될 것입니다.

예를 들어 건강이 좋지 않기 때문에 초안에서 다른 방법이있었습니다. 반대로, 복권 당원이 아닌 자원 봉사를 통해 배치 및 서비스 조건이 개선되는 것은 잠재적 인 초안들 사이에서 알려져있었습니다. 따라서 추첨 가능성이 높은 추첨 번호를 가진 사람들은 종종 자원 봉사를 선택했습니다. 이러한 회피 행위가 설명하는 방식으로 무작위 화 프로세스를 손상시키는 경우에도 2SLS 추정치가 여전히 바이어스됩니다. 초안을 피하지 않은 사람들에게 샘플을 좁히는 것은 치료의 무작위 배정이 실제로 무작위가 아니기 때문에 도움이되지 않습니다.
그러나, 치료에 대한 부적합이 여전히 무작위이거나 평균적으로 중요하지 않은 경우, 복권 번호는 여전히 도구로 사용될 수 있습니다. 이 경우 군복 무를위한 도구는 치료 의도입니다 (ITT, Angrist and Pischke 's book의 해당 장 참조). 따라서 중요한 이유는 어떤 이유로 인해 규정을 준수하지 않으면 무작위 화가 무효화되지 않음을 보여 주어야합니다. 그런 다음이 계측기는 정상입니다. 그렇지 않으면 사용할 수 없습니다.

이것을 테스트하는 몇 가지 방법이 있습니다. 당신은 악기 퇴보 할 수 치료의 영향을받지 않는 개인의 특성에 전에 결정되는 등 연령, 인종, 같은 결정된다. 또 다른 점검은 복권 번호 초안을 받기 전에 자원 봉사를 한 자원 봉사자와 같이 와 사이의 관계없이 샘플의 결과에 대한 계측기의 효과를 테스트하는 것 입니다. 아이디어는 추첨 번호가 이후 수입에 영향을 미치는 유일한 이유가 서비스 상태를 통하는 것이라면 서비스 자격과 관련이없는 샘플의 수입에는 초안 적격성이 영향을 미치지 않아야한다는 것입니다.D i D i D i Z $Z_i$$D_i$$D_i$$D_i$$Z_i$

Angrist (1990) 는 우려 사항을 해결하기 위해 이러한 검사 중 일부를 수행합니다. 위의 우려에도 불구하고 복권 초안은 견고한 도구로 보입니다. Berinsky (2010) 는 더 많은 무작위 배정 검사를 제공하고 추첨 기록에 대한 추가 배경 정보를 제공합니다.