Large Sample Properties of Generalized Method of Moments Estimators
广义矩估计量的大样本性质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：摘要讨论通用矩条件估计的大样本理论，平稳遍历设定不足以将其限定为所列时间序列或应用细分。
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广义矩估计量的大样本性质
- 研究问题
- 如何利用总体正交条件构造统一估计框架，并在平稳、遍历的观测环境下刻画多类线性和非线性估计量的大样本性质？
- 方法与思路
- 作者通过使总体正交条件的样本对应量接近零来定义估计量，并在平稳、遍历的观测设定下研究一致性与渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，建立这类估计量的强一致性与渐近正态性，并统一概括多类估计量，包括此前缺少大样本分析的情形。
- 阅读关注点
- 应核对识别、矩条件、样本目标函数及收敛条件，尤其检查渐近正态性还需哪些条件；平稳遍历性不能替代完整假设。
- 阅读边界
- 所据为作者／机构库版本摘要，未核对最终发表版本；不能仅由平稳遍历性推出全部结论，完整正则条件需查全文。
原文摘要
This paper studies estimators that make sample analogues of population orthogonality conditions close to zero. Strong consistency and asymptotic normality of such estimators is established under the assumption that the observable variables are stationary and ergodic. Since many linear and nonlinear econometric estimators reside within the class of estimators studied in this paper, a convenient summary of the large sample properties of these estimators, including some whose large sample properties have not heretofore been discussed, is provided.