A semiparametric single index model with heterogeneous impacts on an unobserved variable
允许未观测变量受异质影响的半参数单指标模型AI 解读 ↓
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允许未观测变量受异质影响的半参数单指标模型
- 研究问题
- 如何在共同的未知函数形式下允许不同横截面单位具有不同权重或系数，以刻画对未观测变量的异质影响并衡量股票流动性？
- 方法与思路
- 作者提出带单位特定权重的半参数单指标模型，采用半参数最小二乘估计，在固定未知函数形式的同时允许单位间系数不同。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，估计量在比相关既有方法更弱的数据假设下具有良好渐近性质，并将横截面异质系数纳入共同函数框架。
- 阅读关注点
- 应核对单位权重与指标系数的对应关系、尺度规范化和可识别性，以及所放宽的数据假设与流动性度量的具体联系。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定被放宽的假设、具体渐近性质或流动性度量的经验效果；摘要未说明，也不能推断版本变化。
原文摘要
This paper proposes a single-index semiparametric model in which the unknown function has cross-sectional unit specific weights. The initial motivation comes from the search for a better measure of liquidity in stock trading which is captured by the unknown function here. The model is estimated by semiparametric least squares developed by Ichimura (1993) and Ichimura and Lee (1991). The proposed technique differs from theirs in at least two aspects. First, I show that the estimator has desirable asymptotic properties under less restrictive assumptions on data. Second, the form of the unknown function is fixed; however, the coefficients are allowed to differ across the cross-sectional units.