SEMIPARAMETRIC ESTIMATION OF PARTIALLY LINEAR TRANSFORMATION MODELS UNDER CONDITIONAL QUANTILE RESTRICTION
条件分位数约束下部分线性变换模型的半参数估计AI 解读 ↓
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条件分位数约束下部分线性变换模型的半参数估计
- 研究问题
- 在连接函数与误差分布均不设参数形式时，如何利用条件分位数约束识别并估计部分线性变换模型及其分位数效应？
- 方法与思路
- 作者结合最大积分得分与平均分位数回归估计有限维参数，再用边际积分估计未知函数，并提出平均偏分位数效应估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称有限维估计量具有 √n 一致性，两个无限维未知函数可分别识别，并讨论随机删失及内生解释变量的扩展。
- 阅读关注点
- 应核对条件分位数约束、函数分别识别所需的归一化与支持条件，以及删失和内生性扩展如何改变估计步骤。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；识别条件、函数估计收敛率及效应推断细节未说明，不能推断其他版本的变化。
原文摘要
This article is concerned with semiparametric estimation of a partially linear transformation model under conditional quantile restriction with no parametric restriction imposed either on the link functional form or on the error term distribution. We describe for the finite-dimensional parameter a $\sqrt n$ -consistent estimator which combines the features of Chen (2010)’s maximum integrated score estimator as well as Lee (2003)’s average quantile regression. We show the remaining two infinite-dimensional unknown functions in the model can be separately identified and propose estimators for these functions based on the marginal integration method. Furthermore, a simple approach is proposed to estimate the average partial quantile effect. Two important extensions, i.e., random censoring as well as estimating a transformation model with an endogenous regressor are also considered.