Consistent estimation with many moment inequalities
大量矩不等式下的一致估计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：摘要主要讨论通用矩不等式与部分识别理论，虽列举动态博弈和工具变量应用，但不足以确定所列具体领域。
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大量矩不等式下的一致估计
- 研究问题
- 当矩不等式数量相对样本量很大、甚至无限时，如何一致估计识别集合，并刻画条件矩不等式下的集合估计速度与局部推断？
- 方法与思路
- 作者使用数量递增的无条件矩不等式构造准则型集合估计量，再针对条件矩不等式，在条件矩函数的光滑性约束下分析收敛速度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出通用一致性结果，推导光滑性条件下估计尖锐识别区域的最快可能速度，并提供局部备择下进行推断的速率条件。
- 阅读关注点
- 应核对矩不等式数量增长与样本量的关系、集合收敛的度量、光滑性条件，以及最快速度的适用范围和局部备择的设定。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要；摘要未说明具体速率、正则条件及证明，也未交代如何在应用中选择矩不等式，不能据此判断实际表现。
原文摘要
In this paper, we consider estimation of the identified set when the number of moment inequalities is large relative to sample size, possibly infinite. Many applications in the recent literature on partially identified problems have this feature, including dynamic games, set-identified IV models, and parameters defined by a continuum of moment inequalities, in particular conditional moment inequalities. We provide a generic consistency result for criterion-based estimators using an increasing number of unconditional moment inequalities. We then develop more specific results for set estimation subject to conditional moment inequalities: we first derive the fastest possible rate for estimating the sharp identification region under smoothness conditions on the conditional moment functions. We also give rate conditions for inference under local alternatives.