Semiparametric Smooth Coefficient Models
半参数平滑系数模型AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要核心是一般回归的平滑系数估计，生产函数应用未说明结构识别或面板设定，尚不足以归入所列细分方向。
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半参数平滑系数模型
- 研究问题
- 如何以灵活的半参数设定刻画系数平滑变化的一般回归关系，并检验参数模型是否足够？应用涉及中国非金属矿物行业生产函数。
- 方法与思路
- 作者提出半参数平滑系数模型，用核权重下的局部最小二乘估计系数函数，并构造参数模型相对于该半参数模型的检验统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立估计量的一致性和渐近正态性，并提出参数模型检验；生产函数应用报告中间投入和管理费用与产出弹性的关系。
- 阅读关注点
- 核对系数函数所依赖的变量、带宽和边界处理、渐近结果的正则条件，以及模型检验和生产函数解释对设定的敏感性。
- 阅读边界
- 摘要未说明生产函数数据结构、变量外生性或带宽选择；所述行业发现不能仅凭摘要解释为管理费用对产出弹性的因果效应。
原文摘要
In this article, we propose a semiparametric smooth coefficient model as a useful yet flexible specification for studying a general regression relationship with varying coefficients. The article proposes a local least squares method with a kernel weight function to estimate the smooth coefficient function. The consistency of the estimator and its asymptotic normality are established. A simple statistic for testing a parametric model versus the semiparametric smooth coefficient model is proposed. An empirical application of the proposed method is presented with an estimation of the production function of the nonmetal mineral industry in China. The empirical findings show that the intermediate production and management expense has played a vital role and is an unbalanced determinant of the labor and capital elasticities of output in production.