IS COMPLETENESS NECESSARY? ESTIMATION IN NONIDENTIFIED LINEAR MODELS
完备性是否必要？未识别线性模型中的估计AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确讨论结构函数、平均结构函数及非参数工具变量回归中的识别与正则化估计。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
完备性是否必要？未识别线性模型中的估计
- 研究问题
- 当线性模型的完备性条件失效、结构参数无法识别时，正则化仍能一致估计哪些结构目标，其渐近分布有何变化？
- 方法与思路
- 作者建立涵盖高维岭正则化、梯度下降和主成分方法的估计理论，并在高维及非参数工具变量回归中加以说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称某些识别失败情形下仍可一致估计结构函数或平均结构函数，并分析可能出现的非标准渐近分布。
- 阅读关注点
- 应核对未识别时估计目标的精确定义、可一致估计的条件、正则化参数选择，以及非标准极限如何影响实际推断。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 版本摘要，哪些目标可恢复及所需条件未说明；不能据此认为正则化自动解决识别问题或推断刊本变化。
原文摘要
Modern data analysis depends increasingly on estimating models via flexible high-dimensional or nonparametric machine learning methods, where the identification of structural parameters is often challenging and untestable. In linear settings, this identification hinges on the completeness condition, which requires the nonsingularity of a high-dimensional matrix or operator and may fail for finite samples or even at the population level. Regularized estimators provide a solution by enabling consistent estimation of structural or average structural functions, sometimes even under identification failure. We show that the asymptotic distribution in these cases can be nonstandard. We develop a comprehensive theory of regularized estimators, which include methods such as high-dimensional ridge regularization, gradient descent, and principal component analysis (PCA). The results are illustrated for high-dimensional and nonparametric instrumental variable regressions and are supported through simulation experiments.