Efficient estimation of semiparametric conditional moment models with possibly nonsmooth residuals
残差可能不光滑的半参数条件矩模型的有效估计AI 解读 ↓
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残差可能不光滑的半参数条件矩模型的有效估计
- 研究问题
- 条件矩模型同时含未知有限维参数与内生变量的未知函数，且残差可能不光滑时，如何进行有效估计与推断？
- 方法与思路
- 作者采用惩罚筛最小距离估计，研究最优加权、加权自助法及剖面准则，并以分位数工具变量模型展示理论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称参数估计可达根号 n 正态性、函数估计可达非参数最优速率，并给出效率界、有效估计与卡方准则结果。
- 阅读关注点
- 应核对惩罚与筛维数条件、非紧函数空间的处理，以及不光滑残差下自助法有效性和效率界成立的具体限制。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要；关键正则条件和模拟数值未说明，根号 n 与非参数最优速率分别对应不同估计对象。
原文摘要
This paper considers semiparametric efficient estimation of conditional moment models with possibly nonsmooth residuals in unknown parametric components ([theta]) and unknown functions (h) of endogenous variables. We show that: (1) the penalized sieve minimum distance (PSMD) estimator can simultaneously achieve root-n asymptotic normality of and nonparametric optimal convergence rate of , allowing for noncompact function parameter spaces; (2) a simple weighted bootstrap procedure consistently estimates the limiting distribution of the PSMD ; (3) the semiparametric efficiency bound formula of [Ai, C., Chen, X., 2003. Efficient estimation of models with conditional moment restrictions containing unknown functions. Econometrica, 71, 1795-1843] remains valid for conditional models with nonsmooth residuals, and the optimally weighted PSMD estimator achieves the bound; (4) the centered, profiled optimally weighted PSMD criterion is asymptotically chi-square distributed. We illustrate our theories using a partially linear quantile instrumental variables (IV) regression, a Monte Carlo study, and an empirical estimation of the shape-invariant quantile IV Engel curves.