EFFICIENT SEMIPARAMETRIC ESTIMATION OF A PARTIALLY LINEAR QUANTILE REGRESSION MODEL
部分线性分位数回归模型的有效半参数估计AI 解读 ↓
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部分线性分位数回归模型的有效半参数估计
- 研究问题
- 研究条件分位数函数具有部分线性结构时，如何估计参数部分，并达到相应的半参数效率界。
- 方法与思路
- 作者构造参数部分的简单估计量，推导半参数效率界，讨论两类有效估计量及其正则条件下的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立效率界和有效估计方法，并报告蒙特卡洛实验中所提出估计量具有较好的小样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对参数与非参数部分的识别条件、效率界的构造，以及两类估计量的实现方式和模拟比较基准。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 摘要，正则条件、具体算法及模拟数值均未说明，无法独立验证效率或小样本优势。
原文摘要
This paper is concerned with estimating a conditional quantile function that is assumed to be partially linear. The paper develops a simple estimator of the parametric component of the conditional quantile. The semiparametric efficiency bound for the parametric component is derived, and two types of efficient estimators are considered. Asymptotic properties of the proposed estimators are established under regularity conditions. Some Monte Carlo experiments indicate that the proposed estimators perform well in small samples.This paper is a part of my Ph.D. dissertation submitted to the University of Iowa. I am grateful to my adviser, Joel Horowitz, for his insightful comments, suggestions, guidance, and support. I also thank John Geweke, Gene Savin, two anonymous referees, the co-editor Oliver Linton, and participants at the 2001 Midwest Econometrics Group Annual Meeting in Kansas City for many helpful comments and suggestions. Of course, the responsibility for any errors is mine.