Simulation-based estimation of models with lagged latent variables
含滞后潜变量模型的模拟估计AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论一般动态非线性模型及非均衡模拟，未明确落入所列微观、宏观或金融细分。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
含滞后潜变量模型的模拟估计
- 研究问题
- 论文研究如何估计包含滞后潜变量的动态非线性模型，并关注在计算成本较低的同时能否获得可靠的参数与标准误估计。
- 方法与思路
- 作者扩展此前工作，提出动态模拟伪最大似然方法，并使用标准非均衡模型生成的蒙特卡洛数据检验估计表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法在所考察模拟中以较低计算成本获得满意估计，同时提醒非可微模型中的标准误准确估计需要谨慎处理。
- 阅读关注点
- 应核对伪似然构造、滞后潜变量如何模拟，以及非可微性为何影响标准误计算、作者采用何种修正或推断方法。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 摘要，无法判断方法的一致性条件、模拟结果的普遍性或标准误处理细节，也不能推断刊本变化。
原文摘要
We extend here our earlier work (Laroque-Salanié, 1989) and propose a dynamic simulated pseudo-maximum likelihood method to deal with a very general class of dynamic non-linear models, including models with lagged latent variables. We test this method on Monte Carlo-generated data for a canonical disequilibrium model. It appears to provide very satisfactory estimates at little computational cost. However, accurate estimation of the standard errors of the estimates may require some care in non-differentiable models.