Partially Identified Econometric Models
部分识别的计量经济模型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：摘要明确分析联立方程的秩条件失败和时间序列伪回归，分别对应结构识别与时间序列。
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部分识别的计量经济模型
- 研究问题
- 当完整识别不成立时，常规统计程序会有何性质？联立方程秩条件失败与时间序列伪回归需要怎样扩展渐近理论？
- 方法与思路
- 作者以秩条件失败的联立方程及伪回归为主要案例，研究识别失败下的统计程序，并用协方差或标量正态混合表示极限。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，许多所研究情形的极限分布属于复合正态类，可表示为正态混合，伪回归结果也能采用这种表示。
- 阅读关注点
- 应核对文中“部分识别”的具体含义、未识别参数的处理方式，以及正态混合表示与布朗运动泛函表示的对应关系。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要，不能认定其等同于现代识别集推断，也无法确定各案例的条件、推断程序或适用范围。
原文摘要
This paper studies a class of models where full identification is not necessarily assumed. We term such models partially identified. It is argued that partially identified systems are of practical importance since empirical investigators frequently proceed under conditions that are best described as apparent identification. One objective of the paper is to explore the properties of conventional statistical procedures in the context of identification failure. Our analysis concentrates on two major types of partially identified model: the classic simultaneous equations model under rank condition failures; and time series spurious regressions. Both types serve to illustrate the extensions that are needed to conventional asymptotic theory if the theory is to accommodate partially identified systems. In many of the cases studied, the limit distributions fall within the class of compound normal distributions. They are simply represented as covariance matrix or scalar mixtures of normals. This includes time series spurious regressions, where representations in terms of functionals of vector Brownian motion are more conventional in recent research following earlier work by the author.