STRUCTURAL CHANGES AND SEEMINGLY UNIDENTIFIED STRUCTURAL EQUATIONS
结构变化与表面未识别的结构方程AI 解读 ↓
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结构变化与表面未识别的结构方程
- 研究问题
- 研究未满足传统秩条件或阶条件的结构方程，能否借助内生变量与外生或前定变量关系的变化获得识别。
- 方法与思路
- 作者利用关系中的结构变化建立识别，采用最小距离和主成分工具变量估计，并以日本出口与 GDP 数据应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出表面未识别但仍可识别的结构方程，比较两类估计量，并报告模拟中二者具有互补性。
- 阅读关注点
- 应核对结构变化为何产生额外识别信息、非线性工具变量的有效性，以及应用中变化如何定位和建模。
- 阅读边界
- Crossref 摘要未说明变化的具体限制和识别证明，也未报告日本应用的数值结果，无法判断效应解释的边界。
原文摘要
This paper introduces structural equations that do not satisfy the rank and/or order condition(s) for identification but still are identifiable. These equations are called seemingly unidentified structural equations. The key to the identifiability of these equations is that the right-hand-side endogenous variables undergo structural changes with respect to the exogenous and/or predetermined variables. To estimate the seemingly unidentified structural equations, this paper uses the classical minimum distance (MD) estimator and the principal components instrumental variables (PCIV) estimator. The PCIV estimator is different from conventional IV estimators for structural equations in that nonlinear functions of exogenous and/or predetermined variables are used as instruments. Simulation results comparing the estimator efficiency of the MD and PCIV estimators are reported in this paper. The results indicate that the MD and PCIV estimators are complementary to each other. The estimation methods proposed in this paper are applied to the Japanese export and GDP data to study the effect of export growth rate on that of GDP.