Least squares-based methods to bias adjustment in scalar-on-function regression model using a functional instrumental variable
本文提出两种基于最小二乘法的方法，利用函数型工具变量调整标量-函数线性模型中的测量误差偏差，有效缓解高维计算挑战并校正序列相关性，模拟和应用均证明其优于现有方法。
2025-09-15 stat.ME
Outcome Regression Methods for Analyzing Hybrid Control Studies: Balancing Bias and Variability
本文针对混合对照研究，提出增强、G计算和加权回归三种结局回归方法，探讨偏倚与方差权衡，模拟与实例表明加权回归在提升效率方面表现更优。
2025-01-29 stat.ME
Functional Regression with Nonstationarity and Error Contamination: Application to the Economic Impact of Climate Change
本文针对存在非平稳动态与误差污染的函数型回归模型，提出基于自协方差的估计与推断方法，并将其应用于评估气候变化的全球经济影响。
2025-10-01 econ.EM stat.ME
Regression-Based Estimation of Causal Effects in the Presence of Selection Bias and Confounding
TU Dortmund University（多特蒙德工业大学）；University Alliance Ruhr（鲁尔大学联盟）
针对连续变量因果效应估计问题，本文推导了存在选择偏差与混杂时的可识别条件，提出线性两步回归估计器（TSR），经模拟验证其在对应场景下的正确性且方差更低。
2026-08-24 cs.LG stat.ME stat.ML
Bias-Aware Inference in Regularized Regression Models
University of Southern California（南加州大学）；Princeton University（普林斯顿大学）；Brown University（布朗大学）
本文研究控制系数受约束时标量回归系数的推断问题，提出基于正则化倾向得分回归的偏差感知估计量和置信区间，证明其在有限样本中近最优，并给出高维渐近下的最优收敛速率。
2026-10-22 econ.EM stat.ME
A bias test for heteroscedastic linear least-squares regression
针对线性最小二乘回归中由遗漏变量、测量误差或联立性引起的偏差问题，提出一种简单检验方法，并通过模拟与真实数据验证其有效性。
2025-08-21 econ.EM
Exact Bias Correction for Linear Adjustment of Randomized Controlled Trials
Freedman（2008）在一个有影响力的实证实践批判中指出，在随机化模型下，线性回归估计量在分析随机对照试验时存在偏倚。根据Freedman的假设，我们推导出精确的闭合形式的偏差校正的线性回归估计和不治疗的协变量的相互作用。我们证明了偏差校正估计量的极限分布与未校正估计量的极限分布是相同的，这意味着可以在不引入任何偏差风险的情况下获得调整的渐近增益。结合Lin（2013）的结果，我们的结果表明，Freedman反对使用回归调整的理论论点可以通过对实践的微小修改而完全解决。
2021-10-25 econ.EM stat.ME
Bias Correction in Factor-Augmented Regression Models with Weak Factors
本文针对弱潜因子模型下的因子增广回归估计量，推导不同旋转矩阵下的渐近偏差，提出分裂面板折刀法校正，经实验和实证验证效果良好。
2025-10-01 econ.EM stat.ME
Design-Based and Network Sampling-Based Uncertainties in Network Experiments
该研究针对网络实验中的OLS溢出效应估计，分析了设计与网络抽样两类不确定性下的因果解释问题，发现回归变量相关性会引发污染偏差，推导了渐近分布并提出网络稳健方差估计量，验证了偏差会导致溢出估计偏高。
2025-09-07 econ.EM stat.ME
What No First Stage Can Detect: Functional-Form Contamination in Linear IV
Ashoka University（阿肖卡大学）
本研究证明线性IV中第一阶段诊断无法检测函数形式污染，该污染同时偏误估计量并夸大强度，提出定向检验和修正估计量，两个应用证实了问题。
2026-09-17 econ.EM
Optimal Bias-Correction and Valid Inference in High-Dimensional Ridge Regression: A Closed-Form Solution
针对高维Ridge回归的固有偏差问题，提出一种迭代偏差校正策略及Ridge-Screening变量选择方法，在$p<n$和$p>n$时均实现最优去偏与有效推断，并通过理论与实验验证了其渐近性质。
2024-07-24 econ.EM stat.ME stat.ML
Nickell Meets Stambaugh: A Tale of Two Biases in Panel Predictive Regressions
The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；University of Macau（澳门大学）
针对面板预测回归中Nickell偏差与Stambaugh偏差共存的问题，提出双IVX（DIVX）估计量，有效消除复合偏差并恢复基于t统计量的标准推断，在横截面和时间维度较大时实现统一推断。
2026-05-24 econ.EM
Bias correction for quantile regression estimators
University of Southern California（南加州大学）；University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校）；University of Michigan（密歇根大学）；CESifo
本文提出了一种用于分位数回归估计量的二阶偏倚校正方法，通过有限差分估计偏倚组件，提高了估计精度，并通过实证数据验证了其有效性。
2025-02-12 econ.EM math.PR math.ST
Linear Regression in a Nonlinear World
Knowledge Lab, University of Chicago（芝加哥大学知识实验室）
本文研究了非线性条件下线性回归系数的解释方法，指出在非线性关系下系数可能产生偏差，并与测量误差和遗漏变量偏差进行类比。
2025-12-15 econ.EM
Dynamic Linear Panel Regression Models with Interactive Fixed Effects
University of Southern California（南加州大学）；Yonsei University（延世大学）；University College London（伦敦大学学院）
本文研究了具有交互固定效应的动态面板回归模型，分析了LS估计量的一阶渐近理论，提出了偏倚校正的LS估计量及检验统计量，并通过蒙特卡洛模拟验证了其有效性。
2026-05-01 econ.EM
Two-way Fixed Effects and Differences-in-Differences Estimators with Several Treatments
本文分析了含多个处理变量的双向固定效应回归，揭示其系数可能受其他处理效应污染且对异质性不稳健，并提出一种对异质性稳健且不受污染影响的双重差分估计量。
2023-04-17 econ.EM
A Simple Estimator for Quantile Panel Data Models Using Smoothed Quantile Regressions
Canay（2011）分位数面板数据模型的两步估计，由于其直观性强、计算成本低，近年来在实证研究中得到了广泛的应用。本文重新审视Canay（2011）的估计，指出他在渐近分析中错误地忽略了由于固定效应的估计而导致的估计偏差，这种忽略将导致对系数的无效推断。为了解决这个问题，我们提出了一个类似的易于实现的估计平滑分位数回归的基础上。建立了新估计量的渐近分布，并导出了其渐近偏差的解析表达式。基于这些结果，我们展示了如何进行渐近有效的推断分析和分裂面板刀切偏差校正的基础上。最后，有限样本模拟来支持我们的理论分析，并说明偏差校正在面板数据的分位数回归中的重要性。
2019-11-12 econ.EM
Inference for Regression with Variables Generated by AI or Machine Learning
针对使用AI或机器学习方法估计的潜变量作为回归协变量会导致有偏估计和无效推断的问题，提出显式偏差校正和联合估计两种方法以恢复有效推断，并通过标签插补、降维和指数构建应用进行说明。
2025-04-30 econ.EM stat.ML
