Semiparametric Estimation of a Regression Model with an Unknown Transformation of the Dependent Variable
因变量未知变换回归模型的半参数估计AI 解读 ↓
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因变量未知变换回归模型的半参数估计
- 研究问题
- 在因变量变换函数与未观测误差分布都未知时，如何估计变换后的线性回归模型，并对变换、系数及误差分布进行推断？
- 方法与思路
- 作者在未知因变量变换等于解释变量线性组合加随机误差的模型中，构造变换函数、回归系数和未知误差分布的估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这些估计量具有 √n 一致性与渐近正态性，模型涵盖 Box-Cox 和比例风险设定，并报告样本量为一百时模拟表现良好。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对变换与误差分布的识别及归一化条件、估计步骤，以及变换函数和分布估计渐近结论的具体含义。
- 阅读边界
- 摘要未列明识别与正则条件、函数估计的收敛度量或模拟设计；样本量一百时的良好表现不能据此推广到其他设定。
原文摘要
This paper shows how to estimate a model in which an unknown transformation of the dependent variable is a linear function of explanatory variables plus an unobserved random variable, U, whose distribution is unknown. The model nests many familiar parametric and semiparametric models, including models with Box-Cox transformed dependent variables and proportional hazards models with and without unobserved heterogeneity. The paper develops root-n consistent, asymptotically normal estimators of the transformation function, coefficients of the explanatory variables, and distribution of U. The results of Monte Carlo experiments indicate that the estimators work well in samples of size one hundred. Copyright 1996 by The Econometric Society.