On the Sensitivity of Simultaneous-Equations Estimators to the Stochastic Assumptions of the Models
联立方程估计量对模型随机假设的敏感性AI 解读 ↓
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联立方程估计量对模型随机假设的敏感性
- 研究问题
- 外生变量误差、随机系数、异方差与扰动自相关，会如何影响不同联立方程估计量的排序、分布和标准误表现？
- 方法与思路
- 作者通过多组抽样实验比较直接最小二乘、两阶段和三阶段最小二乘、Nagar 估计及有限信息和完全信息极大似然。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，随机系数明显改变估计量排序并增大离散程度；其他考察条件对排序、中心位置与标准误用途的影响较小。
- 阅读关注点
- 应核对实验中的方程系统、识别设定、样本量、随机系数与误差强度，以及排序和标准误有效性的具体评价标准。
- 阅读边界
- 来源为 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出实验设计与数值，敏感性结论不能推广到所有联立方程模型。
原文摘要
The paper reports the results of several sampling experiments investigating the sensitivity of various simultaneous-equations estimators to errors in the exogenous variables, stochastic coefficients, heteroskedastic disturbances and auto correlated disturbances. The estimates studied are direct least squares, two-stage least squares, Nagar's unbiased k-class estimator, limited-information maximum likelihood, three-stage least squares, and full-information maximum likelihood. Stochastic coefficients altered the ranking of the estimators and increased their dispersions greatly. The other conditions did not produce great changes in the rankings of the estimators, the central tendencies of their distributions or the usefulness of their standard errors.