Efficient Semiparametric Estimation via Moment Restrictions
基于矩限制的有效半参数估计AI 解读 ↓
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基于矩限制的有效半参数估计
- 研究问题
- 将条件矩限制通过广义矩估计加以组合时，哪些条件决定半参数效率界能否达到，并如何判断矩条件所包含的信息是否充分？
- 方法与思路
- 作者定义矩切向集，描述矩限制允许的偏离方向，并将其与模型切向集比较；随后把效率判据应用于变换、删失和截断回归模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要给出的可达效率条件是矩切向集等于模型切向集；并称误差独立于解释变量时，组合删失回归分位数矩限制可逼近效率界。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对两类切向集的定义、效率可达判据的正则条件，以及组合矩限制逼近效率时的构造方式和误差独立性要求。
- 阅读边界
- 摘要未给出切向集相等的验证步骤、矩条件组合的具体方案或有限样本表现；逼近效率的例子依赖误差独立条件，不能直接泛化。
原文摘要
Conditional moment restrictions can be combined through GMM estimation to construct more efficient semiparametric estimators. This paper is about attainable efficiency for such estimators. We define and use a moment tangent set, the directions of departure from the truth allowed by the moments, to characterize when the semiparametric efficiency bound can be attained. The efficiency condition is that the moment tangent set equals the model tangent set. We apply these results to transformed, censored, and truncated regression models, e.g., finding that the conditional moment restrictions from Powell's (1986) censored regression quantile estimators can be combined to approximate efficiency when the disturbance is independent of regressors. Copyright The Econometric Society 2004.