An Asymptotic Expansion of the Distribution of the Limited Information Maximum Likelihood Estimate of a Coefficient in a Simultaneous Equation System
联立方程系统中系数的有限信息最大似然估计分布的渐近展开AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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联立方程系统中系数的有限信息最大似然估计分布的渐近展开
- 研究问题
- 联立方程系统中，含两个内生变量且其中一个系数固定为一的方程，其另一系数的 LIML 估计分布如何进行高阶近似？
- 方法与思路
- 作者假定系统中所有前定变量均为外生变量，以随样本量增加的非中心参数展开 LIML 估计分布，并与两阶段最小二乘展开比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文得到包含四项的分布渐近展开，并提供与两阶段最小二乘估计的比较；所给文字未清楚显示具体展开阶次。
- 阅读关注点
- 应核对方程归一化、系统识别条件、非中心参数定义与完整展开阶次，并检查两种估计量分布近似的适用范围。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；展开阶次的文字不完整，需查原 PDF，不能推断弱识别下的有效性。
原文摘要
An asymptotic expansion is made of the distribution of the limited information maximum likelihood estimate of the coefficient of one endogenous variable in an equation with two endogenous variables when the coefficient of the other endogenous variable is prescribed to be unity. The equation is one of a system of simultaneous equations, and all the predetermined variables in the system are assumed to be exogenous. The expansion in terms of the noncentrality parameter, which increases with the sample size, is carried out to the order of the negative power of the noncentrality parameter (i.e., four terms). Comparison is made with the expansion of the distribution of the two-stage least squares estimate.