SMALL BANDWIDTH ASYMPTOTICS FOR DENSITY-WEIGHTED AVERAGE DERIVATIVES
密度加权平均导数的小带宽渐近理论AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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密度加权平均导数的小带宽渐近理论
- 研究问题
- 如何为密度加权平均导数估计量构造标准误，使其在比常规推断允许范围更小的带宽下仍具渐近有效性？
- 方法与思路
- 作者提出新的标准误公式，通过小带宽渐近分析容许更宽的带宽选择，并以蒙特卡洛实验考察置信区间覆盖率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提标准误的有效性无需高阶核，且模拟中置信区间在一定带宽范围内的覆盖率近似达到名义水平。
- 阅读关注点
- 应核对带宽速率、偏差控制和核函数条件，新标准误纳入了哪些随机项，以及覆盖率比较采用的样本与带宽范围。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 版本摘要；具体标准误公式、允许的带宽范围和覆盖率数值未说明，不能判断任意小带宽均可有效推断。
原文摘要
This paper proposes (apparently) novel standard error formulas for the density-weighted average derivative estimator of Powell, Stock, and Stoker ( Econometrica 57, 1989). Asymptotic validity of the standard errors developed in this paper does not require the use of higher-order kernels, and the standard errors are “robust” in the sense that they accommodate (but do not require) bandwidths that are smaller than those for which conventional standard errors are valid. Moreover, the results of a Monte Carlo experiment suggest that the finite sample coverage rates of confidence intervals constructed using the standard errors developed in this papercoincide (approximately) with the nominal coverage rates across a nontrivial range of bandwidths.