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Quantile regression methods for recursive structural equation models

机译：递归结构方程模型的分位数回归方法

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Two classes of quantile regression estimation methods for the recursive structural equation models of Chesher [2003. Identification in nonseparable models. Econometrica 71, 1405-1441.] are investigated. A class of weighted average derivative estimators based directly on the identification strategy of Chesher is contrasted with a new control variate estimation method. The latter imposes stronger restrictions achieving an asymptotic efficiency bound with respect to the former class. An application of the methods to the study of the effect of class size on the performance of Dutch primary school students shows that (i) reductions in class size are beneficial for good students in language and for weaker students in mathematics, (ii) larger classes appear beneficial for weaker language students, and (iii) the impact of class size on both mean and median performance is negligible.
机译：Chesher的递归结构方程模型的两类分位数回归估计方法[2003。不可分离模型中的识别。 [Econometrica 71，1405-1441。]进行了研究。将直接基于Chesher识别策略的一类加权平均导数估计量与一种新的控制变量估计方法进行了对比。后者强加了更严格的限制，以实现相对于前一类的渐近效率约束。将方法应用于研究班级规模对荷兰小学生成绩的影响研究表明：（i）班级规模的缩小有利于语言方面的好学生和数学方面较弱的学生，（​​ii）较大的班级似乎对语言较弱的学生有利;（iii）班级规模对平均成绩和中位成绩的影响可以忽略不计。

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