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Partial identification in nonseparable count data instrumental variable models

机译：非分离计数数据仪器变量模型的部分识别

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This paper investigates undesirable limitations of widely used count data instrumental variable models. To overcome the limitations, I propose a partially identifying single-equation model that requires neither strong separability of unobserved heterogeneity nor a triangular system. Sharp bounds (identified sets) of structural features are characterised by conditional moment inequalities. Numerical examples show that the size of an identified set can be very small when the support of an outcome is rich or instruments are strong. An algorithm for estimation and inference is presented. I illustrate the usefulness of the proposed model in an empirical application to effects of supplemental insurance on healthcare utilisation.
机译：本文调查了广泛使用的计数数据乐器变量模型的不良局限性。为了克服局限性，我提出了部分识别的单方程模型，该模型既不需要不可观察的异质性的强不可分割性，也不需要三角形系统。结构特征的尖锐限制（已识别的组）的特征在于条件时刻不平等。数值示例表明，当富于富有的支持或仪器强度时，所识别的设定的尺寸可能非常小。提出了一种估计和推断算法。我说明了拟议模型在实证应用中对辅助保险对医疗利用影响的影响的有用性。

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