對基于非實驗數據的處置效應研究,模型設定的穩(wěn)健性關系到研究的可信性。本文基于子集分割思想,構建模型誤設標準誤差,即MMSE。特定情形下,本文證明正確設定的模型中MMSE與標準誤差之比依概率收斂于0。蒙特卡洛實驗表明,分割點選擇不影響其漸近性質,但影響其有限樣本表現,模型誤設程度會影響比值的收斂性。將MMSE應用于實際案例分析,發(fā)現MMSE可以比較有效地識別有欠穩(wěn)健的模型。

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【文章目錄】：
一、引言
二、理論模型
三、模型誤設標準誤差
    (一) MMSE的構建
    (二) 分割方式的選擇
    (三) MMSE的漸近性質
四、數值實驗
    (一) 實驗設計
    (二) 回歸模型的實驗結果
    (三) IPWRA估計的實驗結果
五、應用案例
六、小結



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