Indirect inference
间接推断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：摘要提出适用于微观、金融和宏观模型的通用模拟推断方法，未限定具体领域模型，证据不足以选择所列细分。
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间接推断
- 研究问题
- 当复杂模型无法直接估计，但能够模拟时，如何利用本身不能一致估计目标参数的辅助准则，构造有效的参数推断？
- 方法与思路
- 作者先用辅助准则得到辅助参数，再通过模拟进行第二步推断；辅助参数维度可以高于目标参数，并提出相关检验程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该模拟步骤可产生一致且渐近正态的目标参数估计，为难以直接处理但可模拟的复杂模型提供推断方法。
- 阅读关注点
- 应核对辅助参数与目标参数之间的映射、识别和正则条件、模拟误差的处理，以及估计量和检验的渐近推导。
- 阅读边界
- 仅依据所给 RePEc 出版社摘要版本；未列出识别与正则条件，不能将可模拟理解为足以保证一致性和渐近正态性。
原文摘要
In this paper we present inference methods which are based on an 'incorrect' criterion, in the sense that the optimization of this criterion does not directly provide a consistent estimator of the parameter of interest. Moreover, the argument of the criterion, called the auxiliary parameter, may have a larger dimension than that of the parameter of interest. A second step, based on simulations, provides a consistent and asymptotically normal estimator of the parameter of interest. Various testing procedures are also proposed. The methods described in this paper only require that the model can be simulated, therefore they should be useful for models whose complexity rules out a direct approach. Various fields of applications are suggested (microeconometrics, finance, macroeconometrics). Copyright 1993 by John Wiley & Sons, Ltd.