ASYMPTOTIC DISTRIBUTIONS FOR TWO ESTIMATORS OF THE SINGLE-INDEX MODEL
单指标模型两种估计量的渐近分布AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究通用单指标模型的渐近理论，未说明离散选择、因果效应或其他所列细分应用。
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单指标模型两种估计量的渐近分布
- 研究问题
- 已有两类单指标模型估计方法的替代版本具有什么渐近分布，能否据此比较它们的估计效率并支持统计推断？
- 方法与思路
- 作者研究摘要所引用两类方法的替代版本，推导相应估计量的渐近分布，并在该理论框架下进行效率比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文补充了相关替代版本的渐近分布理论并比较估计效率，但未在摘要中说明哪种方法在何种条件下更有效。
- 阅读关注点
- 应核对替代版本与原算法的差异、指标参数的归一化、平滑与正则条件，以及效率比较使用的标准和适用范围。
- 阅读边界
- 仅据 RePEc 所载出版社摘要；摘要未给出极限方差、效率排序或应用设定，也不能把替代版本结论直接套用于原方法。
原文摘要
The single-index model is one of the most popular semiparametric models in applied quantitative sciences. Two new estimation methods have been proposed recently by Hristache, Juditski, and Spokoiny (2001, Annals of Statistics 29, 595–623) and Xia, Tong, Li, and Zhu (2002, Journal of the Royal Statistical Society, Series B 64, 363–410), respectively. However, their asymptotic distributions have not been investigated yet. In this paper, alternative versions for the methods are investigated. Asymptotic distributions of the estimators are derived. Efficiency comparisons between the estimation methods are made.The author is most grateful to Professor O. Linton and Professor W. Härdle for helpful discussions. Valuable comments from two anonymous reviewers have improved the presentation of the paper substantially. The research has been partially supported by NUS research grant R-155-000-048-112, National University of Singapore, Singapore, and the Alexander von Humboldt Foundation, Germany.