Effect of Nonnormality on the Estimation of a Single Structural Equation with Structural Change
非正态性对含结构变化的单一结构方程估计的影响AI 解读 ↓
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非正态性对含结构变化的单一结构方程估计的影响
- 研究问题
- 在保留不同样本结构误差方差相等的条件下，放松正态性会怎样影响含结构变化的单一结构方程估计效率？
- 方法与思路
- 作者比较有限信息极大似然、两阶段最小二乘类型及新提出的最小距离估计量，在非正态条件下的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，有限信息极大似然仍一致但可能损失效率；给出其占优的充分条件，并称最小距离估计量优于另两者。
- 阅读关注点
- 应核对等方差限制、非正态分布的矩条件、渐近协方差的比较标准，以及最小距离估计量占优结论的适用范围。
- 阅读边界
- 解读限于所给 Crossref 摘要。占优是摘要所述框架内的渐近比较；摘要未给出具体充分条件，不能推广至方差不等情形。
原文摘要
Effect of nonnormality on the asymptotic property of three estimators of a single structural equation with structural change is examined. The three estimators are the limited information maximum likelihood estimator, derived under normality and equality of structural variances in different samples, given by Hodoshima, a two-stage least squares type estimator due to Barten and Bronsard, and a minimum distance estimator presented here. Normality is relaxed but the equality assumption of structural variances is retained. Under nonnormality the limited information maximum likelihood estimator is consistent but may not be efficient relative to the Barten and Bronsard's estimator. A sufficient condition is given under which the limited information maximum likelihood estimator dominates the Barten and Bronsard's estimator in terms of the asymptotic covariance matrix. The minimum distance estimator dominates other estimators.