Edgeworth approximations for semiparametric instrumental variable estimators and test statistics
半参数工具变量估计量与检验统计量的 Edgeworth 近似AI 解读 ↓
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半参数工具变量估计量与检验统计量的 Edgeworth 近似
- 研究问题
- 非线性半参数工具变量估计量及其 Wald 统计量能否获得有效的高阶分布近似，并据此选择估计与检验的带宽？
- 方法与思路
- 作者使用可变带宽的局部多项式平滑，建立估计量和 Wald 统计量的高阶渐近展开，并以展开构造带宽选择方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，展开有效阶数取决于分布光滑性、维度及多项式阶数，并据此定义估计和检验的最优带宽方法及开展模拟。
- 阅读关注点
- 应核对所研究估计量的具体版本、平滑与维度条件，以及最优带宽对应的损失准则和高阶近似在模拟中的准确性。
- 阅读边界
- 仅据所给 LSE 作者版本摘要；摘要未列出完整正则条件与模拟数值，也未明确因果应用，不能推断后续刊本变化。
原文摘要
We establish the validity of higher order asymptotic expansions to the distribution of a version of the nonlinear semiparametric instrumental variable considered in Newey (1990) as well as to the distribution of a Wald statistic derived from it. We employ local polynomial smoothing with variable bandwidth, which includes local linear, kernel, and [a version of] nearest neighbour estimates as special cases. Our expansions are valid to order n^(-2ϵ) for some 0 < ϵ < ½, where ϵ depends on the smoothness and dimensionality of the data distribution and on the order of the polynomial chosen by the practitioner. We use the expansions to define optimal bandwidth selection methods for both estimation and testing problems and apply our methods to simulated data.