Arbeitspapier

Identifying effects of multivalued treatments

Multivalued treatment models have typically been studied under restrictive assumptions: ordered choice, and more recently unordered monotonicity. We show how treatment effects can be identified in a more general class of models that allows for multidimensional unobserved heterogeneity. Our results rely on two main assumptions: treatment assignment must be a measurable function of threshold-crossing rules, and enough continuous instruments must be available. We illustrate our approach for several classes of models.

Sprache
Englisch

Erschienen in
Series: cemmap working paper ; No. CWP34/18

Klassifikation
Wirtschaft
Thema
Identification
selection
multivalued treatments
instruments
monotonicity
multidimensional unobserved heterogeneity

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Lee, Sokbae
Salanié, Bernard
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
Centre for Microdata Methods and Practice (cemmap)
(wo)
London
(wann)
2018

DOI
doi:10.1920/wp.cem.2018.3418
Handle
Letzte Aktualisierung
20.09.2024, 08:24 MESZ

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Objekttyp

  • Arbeitspapier

Beteiligte

  • Lee, Sokbae
  • Salanié, Bernard
  • Centre for Microdata Methods and Practice (cemmap)

Entstanden

  • 2018

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