A two-stage procedure for partially identified models
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分类依据与纠错
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部分识别模型的两阶段程序
- 研究问题
- 当参数子向量或其识别集合能够单独估计，并可能受到先验限制时，如何利用第一阶段结果估计其余参数的集合？
- 方法与思路
- 作者利用第一阶段估计施加参数限制，再通过准则函数的适当水平集构造第二阶段集合估计量与置信集合。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出了两阶段集合估计量具有适当可测性的条件，并建立其一致性；同时提出相应的置信集合构造程序。
- 阅读关注点
- 应核对第一阶段误差如何进入第二阶段、水平集阈值如何选择，以及集合可测性、一致性和置信覆盖分别需要什么条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断具体限制与误差传播方式；摘要未明确报告置信覆盖定理，不能由集合一致性直接推出有效覆盖。
原文摘要
This paper studies a two-stage procedure for estimating partially identified models, based on Chernozhukov, Hong, and Tamer’s (2007) theory of set estimation and inference. We consider the case where a sub-vector of parameters or their identified set can be estimated separately from the rest, possibly subject to a priori restrictions. Our procedure constructs the second-stage set estimator and confidence set by taking appropriate level sets of a criterion function, using a first-stage estimator to impose restrictions on the parameter of interest. We give conditions under which the two-stage set estimator is a set-valued random element that is measurable in an appropriate sense. We also establish the consistency of the two-stage set estimator.