Alternative Approximations to the Distributions of Instrumental Variable Estimators
工具变量估计量分布的替代近似AI 解读 ↓
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工具变量估计量分布的替代近似
- 研究问题
- 在单方程估计中，当工具变量数量随样本量一同增加时，传统渐近分布近似是否仍可靠，置信区域应如何构造？
- 方法与思路
- 作者让工具变量数和样本量共同增长，在该参数序列下为单方程的工具变量与矩估计量推导替代性的渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新近似更准确，工具变量估计量可能不一致，而矩估计量的协方差可一致估计，置信区域覆盖率接近名义水平。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对工具变量数与样本量增长的相对速率、参数序列的设定，以及不一致性和协方差一致估计各自依赖的条件。
- 阅读边界
- 摘要未说明增长速率、误差与工具变量的条件，也未给出覆盖率数值；不一致性的陈述须结合所设渐近序列理解。
原文摘要
This paper considers the instrument variable and method-of-moments estimators, as generalizations of two-stage least squares and limited information maximum likelihood, of the coefficients of a single equation. Motivated by a simple principle, asymptotic distributions are derived based on a parameter sequence where both the number of instruments and the sample size increase. The approximations to the distributions provided by this sequence are more accurate than traditional ones. The instrument variable estimator appears to be inconsistent. The asymptotic covariance matrix of the method-of-moments estimator can be consistently estimated under the alternative parameter sequence. The resulting approximate confidence regions have exact levels very close to their nominal levels. Copyright 1994 by The Econometric Society.