Local polynomial estimation of nonparametric simultaneous equations models
非参数联立方程模型的局部多项式估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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非参数联立方程模型的局部多项式估计
- 研究问题
- 在条件均值独立限制下，如何一致估计非参数联立方程模型，并在数据存在弱依赖时建立估计量的渐近分布？
- 方法与思路
- 作者将局部多项式回归与边际积分结合构造估计程序，在弱数据依赖条件下推导渐近分布，并开展模拟比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文提出一致估计方法并建立其渐近分布；模拟证据提示，该估计量可能显著优于所比较的两类方法。
- 阅读关注点
- 应核对条件均值独立限制的准确含义、边际积分如何处理内生性，以及弱依赖、带宽和模拟比较的具体设定。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定识别条件细节、收敛速度或模拟增益；摘要中的可能优势不构成一般性效率结论。
原文摘要
We define a new procedure for consistent estimation of nonparametric simultaneous equations models under the conditional mean independence restriction of Newey et al. [1999. Nonparametric estimation of triangular simultaneous equation models. Econometrica 67, 565-603]. It is based upon local polynomial regression and marginal integration techniques. We establish the asymptotic distribution of our estimator under weak data dependence conditions. Simulation evidence suggests that our estimator may significantly outperform the estimators of Pinkse [2000. Nonparametric two-step regression estimation when regressors and errors are dependent. Canadian Journal of Statistics 28, 289-300] and Newey and Powell [2003. Instrumental variable estimation of nonparametric models. Econometrica 71, 1565-1578].