ASYMPTOTICALLY EFFICIENT ESTIMATION OF WEIGHTED AVERAGE DERIVATIVES WITH AN INTERVAL CENSORED VARIABLE
区间删失变量下加权平均导数的渐近有效估计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：摘要明确涵盖条件分位数及其加权平均导数的部分识别，直接关联分位数方向；均值回归则是其有效估计的展示例子。
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
区间删失变量下加权平均导数的渐近有效估计
- 研究问题
- 当因变量或解释变量只能以区间观测时，如何识别条件均值、条件分位数等位置泛函的加权平均导数，并有效估计其识别集？
- 方法与思路
- 作者刻画加权平均导数的识别集，利用其紧致凸性以支持函数表征，并在因变量区间观测时推导支持函数的半参数效率界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，识别集无需回归函数的参数形式；以均值回归为例，作者给出计算简单的正规支持函数估计，并说明其可达到效率界。
- 阅读关注点
- 应核对区间观测与潜在变量之间的限制、识别集紧致凸性的条件，并区分解释变量区间化与因变量区间化的效率结论。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 版本摘要，不能把均值回归的有效估计直接推广到所有分位数或解释变量区间情形；相关条件未详细说明。
原文摘要
This paper studies the identification and estimation of weighted average derivatives of conditional location functionals including conditional mean and conditional quantiles in settings where either the outcome variable or a regressor is interval-valued. Building on Manski and Tamer (2002, Econometrica 70(2), 519–546) who study nonparametric bounds for mean regression with interval data, we characterize the identified set of weighted average derivatives of regression functions. Since the weighted average derivatives do not rely on parametric specifications for the regression functions, the identified set is well-defined without any functional-form assumptions. Under general conditions, the identified set is compact and convex and hence admits characterization by its support function. Using this characterization, we derive the semiparametric efficiency bound of the support function when the outcome variable is interval-valued. Using mean regression as an example, we further demonstrate that the support function can be estimated in a regular manner by a computationally simple estimator and that the efficiency bound can be achieved.