Finite underidentification
有限欠识别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：摘要明确列出动态面板数据模型及生产函数估计两类应用，分别支持面板数据和结构估计分类，通用欠识别理论本身不限定领域。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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有限欠识别
- 研究问题
- 当非线性矩条件由有限个孤立参数值满足，或期望雅可比矩阵秩不足时，如何构造参数估计和欠识别检验并获得常规渐近推断？
- 方法与思路
- 作者调整 GMM，利用有限欠识别及一阶欠识别结构，研究数据与参数可分离及不可分离的非线性模型，并展示两类经济应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提程序可在标准渐近正态 GMM 框架内形成参数估计量和欠识别检验，并用于生产函数估计及动态面板模型。
- 阅读关注点
- 应核对如何表示多个孤立解、雅可比秩不足如何被利用，以及渐近正态性涉及的参数对象、解的选择和额外条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要；如何处理多个解及恢复常规推断的具体条件未说明，不能据此认定原参数唯一识别，亦未核对其他版本。
原文摘要
I adapt the Generalised Method of Moments to deal with nonlinear models in which a finite number of isolated parameter values satisfy the moment conditions. I also study the closely related class of first-order underidentified models, whose expected Jacobian is rank deficient but not necessarily zero. In both cases, my proposed procedures exploit the underidentification structure to yield parameter estimators and underidentification tests within a standard asymptotically normal GMM framework. I study nonlinear models with and without separation of data and parameters. I also illustrate my proposed inference procedures with applications to production function estimation and dynamic panel data models.