Deconvolution from two order statistics
基于两个次序统计量的反卷积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。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
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：摘要将非参数识别结果用于拍卖与工资报价模型，并讨论相应估计，直接关联结构估计。
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
基于两个次序统计量的反卷积
- 研究问题
- 当经济数据同时受到测量误差与排序截断影响时，能否仅利用重复测量中的两个次序统计量，非参数识别潜在分布？
- 方法与思路
- 作者研究独立加性测量误差模型的非参数识别，扩展至异质测量误差，并改造已有模拟筛估计量考察有限样本表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两个次序统计量足以识别经典测量误差模型，确认一项对称升价拍卖模型猜想，并扩展到非对称拍卖与工资报价模型。
- 阅读关注点
- 应核对重复测量和误差独立性条件、两个次序统计量所需的信息，以及异质误差扩展与模拟筛估计的一致性要求。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能确认同行评审或期刊接收。摘要未列出完整识别条件，也未给出估计误差或有限样本数值。
原文摘要
Economic data are often contaminated by measurement errors and truncated by ranking. This paper shows that the classical measurement error model with independent and additive measurement errors is identified nonparametrically using only two order statistics of repeated measurements. The identification result confirms a hypothesis by Athey and Haile (2002) for a symmetric ascending auction model with unobserved heterogeneity. Extensions allow for heterogeneous measurement errors, broadening the applicability to additional empirical settings, including asymmetric auctions and wage offer models. We adapt an existing simulated sieve estimator and illustrate its performance in finite samples.