Semiparametric Latent Variable Model Estimation with Endogenous or Mismeasured Regressors
含内生或误测解释变量的半参数潜变量模型估计AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论含内生性或测量误差的通用潜变量估计，未限定离散选择、结构经济模型或其他给定细分，分类证据不足。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
含内生或误测解释变量的半参数潜变量模型估计
- 研究问题
- 在误差分布与变换函数均可能未知、解释变量可能内生或存在测量误差的潜变量模型中，如何识别并估计系数向量？
- 方法与思路
- 作者利用工具变量与一个具有特殊性质的解释变量：要求误差与工具不相关，且给定解释变量和工具的误差条件分布不依赖该特殊变量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称构造了简单的√n一致、渐近正态半参数系数估计量，允许误差与解释变量相关、条件异方差及未知变换函数，并提供模型扩展。
- 阅读关注点
- 核对特殊解释变量的性质、工具变量条件如何实现识别，以及未知变换与误测情形的处理、渐近方差和更一般模型的扩展范围。
- 阅读边界
- 摘要未说明特殊解释变量的具体性质、估计步骤及附加正则条件；能否在具体应用中找到满足整组识别限制的变量，仅凭摘要无法判断。
原文摘要
A simple root n consistent, asymptotically normal semiparametric estimator of the coefficient vector beta in the latent variable specification y = L (beta'x + e) is constructed. The distribution of e is unknown and may be correlated with x or be conditionally heteroscedastic, e.g., x can contain measurement error. The function L can also be unknown. The identification assumption is that e is uncorrelated with instruments u and that the conditional distribution of e given x and u does not depend on one of the regressors, which has some special properties. Extensions to more general latent variable specifications are provided.