Finite-Sample Properties of a Two-Stage Single Equation Estimator in the SUR Model
SUR 模型中两阶段单方程估计量的有限样本性质AI 解读 ↓
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SUR 模型中两阶段单方程估计量的有限样本性质
- 研究问题
- 在 SUR 系统的单个方程中，两阶段系数估计量的线性组合具有怎样的有限样本密度、方差和峰度？
- 方法与思路
- 作者研究 Telser 迭代广义最小二乘程序的第一次迭代估计量，推导其系数线性组合的精确密度、方差与峰度表达式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，结果推广了该估计量的已有结论，并在退化为 Zellner 非受限协方差矩阵估计量的特殊情形下推广部分精确结果。
- 阅读关注点
- 应核对 SUR 系统的误差与设计矩阵假设、两阶段估计量的定义，以及精确表达式适用条件和特殊情形的化简关系。
- 阅读边界
- 摘要未提供精确公式及其成立条件，也未比较效率或稳健性；对既有结果的推广范围只能按摘要所述限定理解。
原文摘要
Exact expressions are derived for the density function, variance, and kurtosis of a linear combination of the elements of a two-stage estimator for the coefficients in a single equation of a SUR system. The estimator is the first iterate in the iterative generalized least squares procedure described by Telser [14]. Our results generalize all previously known results for this estimator and, in certain special cases, also generalize some earlier exact results for Zellner's unrestricted covariance matrix estimator, to which it reduces in these special cases.