Best Nonlinear Three-Stage Least Squares Estimation of Certain Econometric Models
若干计量模型的最优非线性三阶段最小二乘估计AI 解读 ↓
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若干计量模型的最优非线性三阶段最小二乘估计
- 研究问题
- 当误差分布未知且允许平稳序列依赖时，如何有效估计非线性联立方程与变换模型，并减少构造最优工具变量的计算成本？
- 方法与思路
- 作者以初步残差的未平滑经验分布进行平均来构造工具变量，避免平滑非参数估计，并允许仅使用占比趋零的残差子样本。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法渐近达到工具变量估计的方差下界，并给出大样本推断规则；还从理论上分析节省计算对正态近似的影响。
- 阅读关注点
- 应核对方差下界对应的估计类、工具变量有效性与平稳依赖条件，以及残差子样本规模要求和计算节省对正态近似的影响。
- 阅读边界
- 摘要未给出完整识别条件、残差抽样方案或有限样本误差；所称最优性限于相关工具变量估计类，不能扩展为所有估计方法的最优。
原文摘要
A method is presented for estimating nonlinear simultaneous equations and transformation models in the presence of disturbance distribution of unknown form. It asymptotically achieves the lower variance bound for instrumental variables estimates. The author avoids smoothed nonparametric estimation, his instruments averaging over the unsmoothed empirical distribution of preliminary residuals. He allows for stationary serial dependence. In various settings, estimates are proposed and large-sample inference rules justified, these being unaffected if the optimal instruments use only an arbitrarily small vanishing fraction of the residuals. The author investigates theoretically the effect of such computational savings on the goodness of the normal approximation. Copyright 1991 by The Econometric Society.