On the Asymptotic Optimality of Alternative Minimum-Distance Estimators in Linear Latent-Variable Models
线性潜变量模型中不同最小距离估计量的渐近最优性AI 解读 ↓
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线性潜变量模型中不同最小距离估计量的渐近最优性
- 研究问题
- 在线性潜变量模型中，仅使用二阶矩构造权重的最小距离估计，何时能对参数子向量乃至完整向量达到渐近最优？
- 方法与思路
- 作者在一般数据分布下研究最小距离估计的最优性，分析附加三阶矩限制，并涵盖正态伪最大似然相关结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在所研究设定下可分析参数子向量的最优性，附加三阶矩限制可推广至完整向量，并给出若干模型特例。
- 阅读关注点
- 应核对渐近最优性的比较类、子向量划分、权重矩阵结构和三阶矩限制，以及测量误差联立方程中的特化结果。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断最优性的精确条件与效率差异；提及常用软件也不构成实现正确或普遍适用的证据。
原文摘要
In the context of linear latent-variable models, and a general type of distribution of the data, the asymptotic optimality of a subvector of minimum-distance estimators whose weight matrix uses only second-order moments is investigated. The asymptotic optimality extends to the whole vector of parameter estimators, if additional restrictions on the third-order moments of the variables are imposed. Results related to the optimality of normal (pseudo) maximum likelihood methods are also encompassed. The results derived concern a wide class of latent-variable models and estimation methods used routinely in software for the analysis of latent-variable models such as LISREL, EQS, and CALIS. The general results are specialized to the context of multivariate regression and simultaneous equations with errors in variables.