Formulation and Statistical Analysis of the Mixed, Continuous/Discrete Dependent Variable Model in Classical Production Theory
经典生产理论中连续与离散混合因变量模型的构建与统计分析AI 解读 ↓
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经典生产理论中连续与离散混合因变量模型的构建与统计分析
- 研究问题
- 如何对共同内生的离散与连续变量建立经济和统计模型，并在极大似然估计计算繁重时构造具有条件最优性的简便估计？
- 方法与思路
- 作者构建离散与连续变量共同内生的经济与随机过程模型，研究极大似然估计，并提出加权组合 probit/logit 与回归估计的 QREG。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称极大似然估计具有通常的最优性，但计算负担较重；QREG 更简单，其最优性依赖协方差限制，并提出相应检验。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对 QREG 的权重构造、协方差限制的具体含义，以及限制检验和两种估计量最优性的定义与成立条件。
- 阅读边界
- 摘要未说明最优性所依据的准则、完整分布假设、检验的有限样本性质或计算收益，不能把 QREG 的最优性理解为无条件成立。
原文摘要
Data sets which contain jointly endogenous discrete and continuous variables often occur in practice. This paper presents a model of the economic and stochastic processes generating such data as well as methods of estimation. A maximum likelihood estimator is examined and found to exhibit the usual optimality but it is computationally burdensome. A simpler estimator, the QREG, which is a simple weighted average of separate probit (or logit) and regression estimates is suggested as an attractive alternative. The QREG is also found to be optimal but only when a certain covariance restriction is found to hold. Thus a test of the restriction based on the joint distribution of separate probit and regression estimates is proposed.