IDENTIFICATION AND ESTIMATION BY PENALIZATION IN NONPARAMETRIC INSTRUMENTAL REGRESSION
非参数工具变量回归中的惩罚识别与估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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非参数工具变量回归中的惩罚识别与估计
- 研究问题
- 当工具变量条件矩限制不能识别非参数回归函数时，惩罚估计收敛到什么对象，改变惩罚又如何影响识别与收敛速度？
- 方法与思路
- 作者研究未识别情形下惩罚估计量的收敛率，并考察将函数导数纳入惩罚后，识别及估计性质如何变化。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文分析条件矩限制未能识别回归函数时的收敛率，并研究导数惩罚对函数识别和估计收敛率的影响。
- 阅读关注点
- 应核对惩罚所选解与原始回归函数的区别、导数惩罚的具体形式，以及所得识别结论依赖哪些额外限制。
- 阅读边界
- 解读限于所给 Crossref 摘要。摘要未给出具体收敛率或唯一性条件，不能把惩罚选定一个解直接等同于数据识别。
原文摘要
The nonparametric estimation of a regression function from conditional moment restrictions involving instrumental variables is considered. The rate of convergence of penalized estimators is studied in the case where the regression function is not identified from the conditional moment restriction. We also study the gain of modifying the penalty in the estimation, considering derivatives in the penalty. We analyze the effect of this modification on the identification of the regression function and the rate of convergence of its estimator.