Explicit Estimating Equations for Semiparametric Generalized Linear Latent Variable Models
半参数广义线性潜变量模型的显式估计方程AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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半参数广义线性潜变量模型的显式估计方程
- 研究问题
- 在不指定潜变量分布的广义线性潜变量模型中，如何得到可计算的一致半参数估计方程，并建立其通常的渐近推断性质？
- 方法与思路
- 作者采用几何方法推导半参数估计，利用类似充分完全统计量的模型性质简化程序，形成显式估计方程并说明计算实现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量具有根号 n 一致性与渐近正态性，模拟比较显示相对既有似然方法的优势，并提供一个经济学真实数据例子。
- 阅读关注点
- 核对潜变量及观测模型、识别与正则条件、几何推导和显式方程，并审查数值优势的比较设定及经济数据例子的具体结构。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要解读。摘要未列完整条件、模拟数值或经济应用细节；不指定潜变量分布不代表无需其他假设，比较优势也非普遍结论。
原文摘要
Summary We study generalized linear latent variable models without requiring a distributional assumption of the latent variables. Using a geometric approach, we derive consistent semiparametric estimators. We demonstrate that these models have a property which is similar to that of a sufficient complete statistic, which enables us to simplify the estimating procedure and explicitly to formulate the semiparametric estimating equations. We further show that the explicit estimators have the usual root n consistency and asymptotic normality. We explain the computational implementation of our method and illustrate the numerical performance of the estimators in finite sample situations via extensive simulation studies. The advantage of our estimators over the existing likelihood approach is also shown via numerical comparison. We employ the method to analyse a real data example from economics.