M-Estimators of U-Processes With a Change-Point Due to a Covariate Threshold
协变量阈值引致变点的 U 过程 M 估计量AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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协变量阈值引致变点的 U 过程 M 估计量
- 研究问题
- 当经济理论仅预测结果变量随协变量指数单调变化时，如何估计由协变量阈值触发的临界点，以及模型中的其他回归系数？
- 方法与思路
- 作者提出基于秩的估计量，利用单调性估计临界点和系数，并通过含协变量阈值变点的 U 过程 M 估计理论推导渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，建立了更一般的阈值变点 U 过程 M 估计渐近结果，并将所提方法用于美国四座大城市的社会隔离临界点估计。
- 阅读关注点
- 核对单调性及其他识别条件、阈值与系数各自的收敛和推断形式，以及城市应用中协变量指数与社会隔离指标的定义。
- 阅读边界
- 摘要未列出完整识别假设、具体极限分布或城市估计数值；所述变点由协变量阈值产生，不能直接当作时间结构突变结果。
原文摘要
Economic theory often predicts a “tipping point” effect due to multiple equilibria. Linear threshold regressions estimate the “tipping point” by assuming at the same time that the response variable is linear in an index of covariates. However, economic theory rarely imposes a specific functional form, but rather predicts a monotonic relationship between the response variable and the index. We propose new, rank-based, estimators for both the “tipping point” and other regression coefficients, exploiting only the monotonicity condition. We derive the asymptotic properties of these estimators by establishing a more general result for M-estimators of U-processes with a change-point due to a covariate threshold. We finally apply our method to provide new estimates of the “tipping point” of social segregation in four major cities in the United States. Supplementary materials for this article are available online.