Estimation and Confidence Regions for Parameter Sets in Econometric Models
计量经济模型中参数集合的估计与置信区域AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要核心是矩条件下部分识别模型的通用估计与推断框架，结构模型和资产定价属于应用示例，缺少集中于特定细分方向的证据。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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计量经济模型中参数集合的估计与置信区域
- 研究问题
- 当矩不等式或矩等式只能把参数限定在一个集合内时，如何估计该参数集合并构造置信区域，是本文讨论的部分识别推断问题。
- 方法与思路
- 作者为部分识别计量模型建立估计与推断框架，重点处理矩不等式和矩等式描述的模型；摘要未说明具体估计量及置信区域的构造步骤。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是建立矩约束下参数集合的估计与推断框架，并列举博弈、显示偏好、拍卖、结构分位数回归和资产定价等应用。
- 阅读关注点
- 应核对置信区域覆盖的是整个识别集还是某个真参数、矩约束如何进入统计量，以及边界情形和渐近有效性所需条件。
- 阅读边界
- 摘要未说明覆盖率保证、收敛速度、计算算法及有限样本表现；应用清单不足以判断各类模型的具体识别条件与实施效果。
原文摘要
This paper develops a framework for performing estimation and inference in econometric models with partial identification, focusing particularly on models characterized by moment inequalities and equalities. Applications of this framework include the analysis of game-theoretic models, revealed preference restrictions, regressions with missing and corrupted data, auction models, structural quantile regressions, and asset pricing models. Copyright The Econometric Society 2007.