Reprint of: Finite underidentification
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确将推断程序应用于动态面板数据模型，因此选择面板数据；其一般欠识别理论不据此扩展到其他领域。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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重印：有限欠识别
- 研究问题
- 非线性矩条件存在有限个孤立参数解，或期望雅可比矩阵秩不足时，如何构造参数估计与欠识别检验？
- 方法与思路
- 作者调整广义矩估计，利用有限欠识别及一阶欠识别的结构，在标准渐近正态框架内构造估计和检验程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法覆盖数据与参数可分离及不可分离的非线性模型，并以生产函数估计和动态面板模型说明推断程序。
- 阅读关注点
- 应核对多个孤立解如何处理、秩不足情形下渐近正态性的具体条件，以及欠识别检验与参数推断如何衔接。
- 阅读边界
- 仅据所给重印条目的出版社摘要，不能判断各解的选择规则或具体正则条件，也不能推断重印与原文之间的变化。
原文摘要
I adapt the Generalised Method of Moments to deal with nonlinear models in which a finite number of isolated parameter values satisfy the moment conditions. I also study the closely related class of first-order underidentified models, whose expected Jacobian is rank deficient but not necessarily zero. In both cases, my proposed procedures exploit the underidentification structure to yield parameter estimators and underidentification tests within a standard asymptotically normal GMM framework. I study nonlinear models with and without separation of data and parameters. I also illustrate my proposed inference procedures with applications to production function estimation and dynamic panel data models.