GEL CRITERIA FOR MOMENT CONDITION MODELS
矩条件模型的广义经验似然准则AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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矩条件模型的广义经验似然准则
- 研究问题
- 对于弱依赖数据下的矩条件模型，如何构造一步估计与检验，并在渐近意义上对应有效的两步GMM方法？
- 方法与思路
- 作者用含带宽的核权重平滑矩条件，建立广义经验似然准则，并利用隐含概率构造矩估计及统一的假设检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提一步程序与有效两步GMM渐近等价，并提供隐含概率矩估计及过度识别和联合限制的统一检验体系。
- 阅读关注点
- 应核对弱依赖条件、核函数与带宽要求，以及渐近等价的具体含义和隐含概率估计平稳分布时的适用条件。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref摘要，不能据渐近等价判断有限样本优越性；完整正则条件、计算稳定性和实证表现未说明。
原文摘要
GEL methods that generalize and extend previous contributions are defined and analyzed for moment condition models specified in terms of weakly dependent data. These procedures offer alternative one-step estimators and tests that are asymptotically equivalent to their efficient two-step GMM counterparts. The basis for GEL estimation is via a smoothed version of the moment indicators using kernel function weights that incorporate a bandwidth parameter. Examples for the choice of bandwidth parameter and kernel function are provided. Efficient moment estimators based on implied probabilities derived from the GEL method are proposed, a special case of which is estimation of the stationary distribution of the data. The paper also presents a unified set of test statistics for overidentifying moment restrictions and combinations of parametric and moment restriction hypotheses.