Estimation with overidentifying inequality moment conditions
具有过度识别矩不等式条件的估计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：核心内容是通用矩不等式估计与推断，宏观政策规则仅作示例，摘要不足以明确对应某个给定宏观细分方向。
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具有过度识别矩不等式条件的估计
- 研究问题
- 当矩不等式提供额外识别信息时，如何刻画经验似然估计的极限分布，并构造渐近一致有效的检验和置信集合？
- 方法与思路
- 作者推导经验似然估计的极限分布及推断方法，以动态宏观模型生成数据，用货币政策规则的工具变量估计进行展示。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称利用矩不等式信息可降低渐近均方估计误差，并提出渐近一致有效的检验和置信集合，结果也可扩展至常规 GMM。
- 阅读关注点
- 应核对不等式何时有效或绑定、均方误差比较的基准、一致有效性的参数范围，以及经验似然结果向 GMM 扩展的条件。
- 阅读边界
- 所给摘要未说明完整正则条件、误差下降幅度或政策规则结果；动态宏观示例不能代表一般模型的有限样本表现。
原文摘要
This paper derives limit distributions of empirical likelihood estimators for models in which inequality moment conditions provide overidentifying information. We show that the use of this information leads to a reduction of the asymptotic mean-squared estimation error and propose asymptotically uniformly valid tests and confidence sets for the parameters of interest. While inequality moment conditions arise in many important economic models, we use a dynamic macroeconomic model as a data generating process and illustrate our methods with instrumental variable estimators of monetary policy rules. The results obtained in this paper extend to conventional GMM estimators.