Instrumentelle Variablen vs. Kontrollfunktion: Welcher Ansatz und warum mit Endogenität umgehen?

Ich bin gespannt, ob hier jemand die Unterschiede zwischen dem IV- und dem Kontrollfunktionsansatz beim Umgang mit Endogenität zusammenfassen kann. Ich denke, Endogenität wird normalerweise mit dem 2SLS- oder IV-Ansatz angegangen, und nachdem ich den Kontrollfunktionsansatz kurz untersucht habe, bin ich mir nicht sicher, was der CF-Ansatz bietet, den 2SLS- und IV-Ansätze nicht bieten.

Kann mir hier jemand helfen zu klären? Wann würde ich einen CF-Ansatz anstelle von 2SLS verwenden, was bietet dieser Ansatz, was die anderen beiden nicht tun usw.

Ich bin ein Neuling mit Metriken, daher wird jede Eingabe geschätzt.

Der Kontrollfunktionsansatz (vorgeschlagen von Heckman-1979, wenn ich mich richtig erinnere) ähnelt im Geiste einer IV-Strategie, mit der Ausnahme, dass er in einer nichtlinearen Umgebung verwendet werden kann, wie z. B. Probit / Logit-Modellen usw. Zum Beispiel, wenn Wenn Sie in einem Logit-Modell Endogenität haben, können Sie nicht einfach eine 2SLS-Prozedur ausführen, da der erste Schritt eine lineare Projektion Ihres x auf Ihr z ist und der zweite Schritt nichtlinear ist. Es gibt zwei Möglichkeiten, mit Endogenität in nichtlinearen Modellen umzugehen: Kontrollfunktionsansatz und ein spezieller Regressoransatz.