The Normal Approximation for Semiparametric Averaged Derivatives
半参数平均导数估计量的正态近似AI 解读 ↓
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半参数平均导数估计量的正态近似
- 研究问题
- 半参数平均导数估计量在达到 √n 一致与渐近正态之后，其有限样本分布逼近正态极限的速度能否与标准参数统计量相同？
- 方法与思路
- 作者在以目标参数为中心、采用标准参数统计量同样归一化的框架下，进一步研究平均导数估计量分布向正态极限收敛的速度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在半参数平均导数估计中，有限样本分布向正态极限收敛的速度可以达到标准参数统计量的水平。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对收敛速度的度量、达到相同速度的正则条件，以及估计量构造、偏差处理和中心化方式对该结果的影响。
- 阅读边界
- 摘要未给出具体收敛阶、估计量构造或成立条件；可以达到相同速度不能解读为所有半参数估计在所有样本下均有同等精度。
原文摘要
With the same normalization as that for standard parametric statistics, and centered at a parameter of interest, many semiparametric estimates based on n observations have been shown to be root-n-consistent and asymptotically normal. In the context of semiparametric averaged derivative estimates, the author goes further by showing that the rate of convergence of the finite-sample distribution to the normal limit distribution can equal that of standard parametric statistics. Copyright 1995 by The Econometric Society.