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2020-07-13Dissertation DOI: 10.18452/20869
Re-sampling in instrumental variables regression
dc.contributor.authorKoziuk, Andzhey
dc.date.accessioned2020-07-13T10:17:32Z
dc.date.available2020-07-13T10:17:32Z
dc.date.issued2020-07-13none
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/22321
dc.description.abstractDiese Arbeit behandelt die Instrumentalvariablenregression im Kontext der Stichprobenwiederholung. Es wird ein Rahmen geschaffen, der das Ziel der Inferenz identifiziert. Diese Abhandlung versucht die Instrumentalvariablenregression von einer neuen Perspektive aus zu motivieren. Dabei wird angenommen, dass das Ziel der Schätzung von zwei Faktoren gebildet wird, einer Umgebung und einer zu einem internen Model spezifischen Struktur. Neben diesem Rahmen entwickelt die Arbeit eine Methode der Stichprobenwiederholung, die geeignet für das Testen einer linearen Hypothese bezüglich der Schätzung des Ziels ist. Die betreffende technische Umgebung und das Verfahren werden im Zusammenhang in der Einleitung und im Hauptteil der folgenden Arbeit erklärt. Insbesondere, aufbauend auf der Arbeit von Spokoiny, Zhilova 2015, rechtfertigt und wendet diese Arbeit ein numerisches ’multiplier-bootstrap’ Verfahren an, um nicht asymptotische Konfidenzintervalle für den Hypothesentest zu konstruieren. Das Verfahren und das zugrunde liegende statistische Werkzeug wurden so gewählt und angepasst, um ein im Model auftretendes und von asymptotischer Analysis übersehenes Problem zu erklären, das formal als Schwachheit der Instrumentalvariablen bekannt ist. Das angesprochene Problem wird jedoch durch den endlichen Stichprobenansatz von Spokoiny 2014 adressiert.ger
dc.description.abstractInstrumental variables regression in the context of a re-sampling is considered. In the work a framework is built to identify an inferred target function. It attempts to approach an idea of a non-parametric regression and motivate instrumental variables regression from a new perspective. The framework assumes a target of estimation to be formed by two factors - an environment and an internal, model specific structure. Aside from the framework, the work develops a re-sampling method suited to test linear hypothesis on the target. Particular technical environment and procedure are given and explained in the introduction and in the body of the work. Specifically, following the work of Spokoiny, Zhilova 2015, the writing justifies and applies numerically 'multiplier bootstrap' procedure to construct confidence intervals for the testing problem. The procedure and underlying statistical toolbox were chosen to account for an issue appearing in the model and overlooked by asymptotic analysis, that is weakness of instrumental variables. The issue, however, is addressed by design of the finite sample approach by Spokoiny 2014.eng
dc.language.isoengnone
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin
dc.rights(CC BY 4.0) Attribution 4.0 Internationalger
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectInstrumentalvariablenregressionger
dc.subjectmultiplier-bootstrapger
dc.subjectHypothesentestger
dc.subjectStrukturmodellierungger
dc.subjectinstrumental variables regressioneng
dc.subjectmultiplier-bootstrapeng
dc.subjecthypothesis testingeng
dc.subjectstructural modelingeng
dc.subject.ddc510 Mathematiknone
dc.subject.ddc310 Sammlungen allgemeiner Statistikennone
dc.titleRe-sampling in instrumental variables regressionnone
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-110-18452/22321-5
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/20869
dc.date.accepted2019-09-13
dc.contributor.refereeJirak, Moritz
dc.contributor.refereeNaumov, Alexey
dc.contributor.refereeSpokoiny, Vladimir
dc.subject.rvkSK 840
local.edoc.pages70none
local.edoc.type-nameDissertation
local.edoc.institutionMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultätnone

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