SEMIPARAMETRIC ESTIMATION WITH GENERATED COVARIATES
含生成协变量的半参数估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要核心是通用半参数估计理论，内生变量和控制变量应用不足以确定专门领域细分。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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含生成协变量的半参数估计
- 研究问题
- 当半参数估计中的条件期望函数使用生成协变量进行非参数估计时，如何刻画多阶段估计带来的渐近性质与推断问题？
- 方法与思路
- 作者研究一类包含上述条件期望干扰函数的半参数估计量，分析生成协变量的影响，并推导渐近方差及自助法有效性条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出估计量达到根号样本量一致性和渐近正态性的条件，提供一般渐近方差公式，并说明如何建立自助法有效性。
- 阅读关注点
- 应核对生成协变量与条件期望估计之间的误差传递、各阶段所需条件，以及控制变量应用中的方差计算和自助法实现。
- 阅读边界
- 本导读仅据所给 Crossref 摘要；具体识别条件、平滑要求及自助法步骤摘要未说明，也无法据此确认其他版本的变化。
原文摘要
We study a general class of semiparametric estimators when the infinite-dimensional nuisance parameters include a conditional expectation function that has been estimated nonparametrically using generated covariates. Such estimators are used frequently to e.g., estimate nonlinear models with endogenous covariates when identification is achieved using control variable techniques. We study the asymptotic properties of estimators in this class, which is a nonstandard problem due to the presence of generated covariates. We give conditions under which estimators are root- n consistent and asymptotically normal, derive a general formula for the asymptotic variance, and show how to establish validity of the bootstrap.