Nonparametric Two-Stage Estimation of Simultaneous Equations with Limited Endogenous Regressors
含受限内生解释变量的联立方程非参数两阶段估计AI 解读 ↓
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含受限内生解释变量的联立方程非参数两阶段估计
- 研究问题
- 当联立方程中的内生解释变量受到限制或经过变换时，如何构造非参数两阶段估计并处理阶段间误差传递？
- 方法与思路
- 作者提出类似两阶段最小二乘的非参数方法，以联立删失模型说明思路，并处理不可微第二阶段与无限维干扰参数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法可从联立删失模型推广到其他情形，技术重点是第一阶段误差不与第二阶段正交时的估计分析。
- 阅读关注点
- 应核对模型识别依据、第一阶段的具体估计方式，以及不可微目标和非正交误差如何影响第二阶段推导。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确定识别限制、收敛速度及适用模型范围，也不能判断相对参数方法的性能。
原文摘要
Estimation of simultaneous equations with limited (or transformed) endogenous regressors has been difficult in the parametric literature for various reasons. In this paper, we propose a nonparametric two-stage method that is analogous to two-stage least-squares estimation. A simultaneous censored model is used to illustrate our approach, and then its generalization to other cases is developed. The technical highlight is in handling a nondifferentiable second-stage minimand with an infinite-dimensional first-stage nuisance parameter when the first-stage error is not orthogonal to the second.