Nonparametric Instrumental Variable Estimation of Structural Quantile Effects
结构分位数效应的非参数工具变量估计AI 解读 ↓
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结构分位数效应的非参数工具变量估计
- 研究问题
- 非可分模型中的结构分位数效应如何通过非参数工具变量方法估计？面对局部不适定问题，正则化估计能否支持渐近推断？
- 方法与思路
- 作者以最小距离原则构造非参数工具变量估计，使用 Tikhonov 正则化，并通过参数及其导数的范数惩罚处理局部不适定性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称未正则化的最小距离问题局部不适定，并推导正则化估计的逐点渐近正态性和渐近方差的一致估计，辅以模拟与电信定价实例。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对结构分位数模型与工具变量条件、正则化参数选择、逐点渐近正态性的假设，以及方差估计和电信应用的实现。
- 阅读边界
- 摘要未说明工具变量的有效性条件、惩罚强度选择或模拟结果数值；逐点渐近正态性本身也不足以支持整条函数的同时推断。
原文摘要
We study the asymptotic distribution of Tikhonov Regularized estimation of quantile structural effects implied by a nonseparable model. The nonparametric instrumental variable estimator is based on a minimum distance principle. We show that the minimum distance problem without regularization is locally ill-posed, and consider penalization by the norms of the parameter and its derivatives. We derive pointwise asymptotic normality and develop a consistent estimator of the asymptotic variance. We study the small sample properties via simulation results, and provice an empirical illustration to estimation of nonlinear pricing curves for telecommunications services in the U.S.