Instrumental Variable Estimation of the Simple Errors-in-Variables Model
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简单变量测量误差模型的工具变量估计
- 研究问题
- 简单变量测量误差模型中的斜率可以怎样估计，不同工具变量及似然估计方法的分布和有限样本表现如何？
- 方法与思路
- 作者分别处理误差协方差已知为零与未知的模型，讨论最大似然、修正最大似然及随机加权平均估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称推导相关最大似然估计量，给出估计量的极限分布，并通过蒙特卡洛研究比较这些方法。
- 阅读关注点
- 应核对工具变量的构造及有效性条件、误差协方差的作用、各估计量的极限条件和模拟中的比较标准。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，不能判断模型识别条件、模拟设置或哪种估计量更优，也不能推断刊本变化。
原文摘要
Alternative instrumental variable estimators for the slope in the simple errors-in-variables model are discussed. The maximum likelihood estimator is derived for the model in which the error covariance is known to be zero and for the model in which the error covariance is unknown. Modified maximum likelihood estimators and randomly weighted average estimators similar to those studied by Huntsberger are discussed. The limiting distributions of the estimators are presented and the estimators are compared in a Monte Carlo study.