Rank estimation of a transformation model with observed truncation
存在可观测截断时变换模型的秩估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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存在可观测截断时变换模型的秩估计
- 研究问题
- 当一般变换模型中的观测受到截断、且截断点可观测时，如何构造无需选择带宽并可用于渐近推断的秩估计量？
- 方法与思路
- 作者修改两类已有秩估计量以处理可观测截断，并以误差项生存函数的对数凹性作为相关单调性条件的充分条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提估计量具有渐近正态性且无需选择带宽，并通过不同样本规模的蒙特卡洛模拟考察其有限样本表现。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对截断机制与解释变量的关系、单调性条件的具体形式，以及渐近正态性所需的其他正则条件。
- 阅读边界
- 摘要未说明完整识别条件、方差估计方法或模拟结果，不能仅凭无需带宽便判断其效率、稳健性或实际适用范围。
原文摘要
This paper introduces rank estimators for a general transformation model with observable truncation points. The estimators, which are modified versions of the rank estimators of Han (1987) and Cavanagh and Sherman (1998), are asymptotically normal and require no bandwidth choice. Log-concavity of the error disturbance?s survival function is a sufficient condition for the associated monotonicity conditions. Monte Carlo simulations investigate the estimators? behavior for various sample sizes.