ESTIMATION OF A SEMIPARAMETRIC TRANSFORMATION MODEL IN THE PRESENCE OF ENDOGENEITY
存在内生性时半参数变换模型的估计AI 解读 ↓
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存在内生性时半参数变换模型的估计
- 研究问题
- 当解释变量存在内生性、回归函数具有加性非参数结构且响应变换属于参数族时，如何识别模型并估计未知变换参数？
- 方法与思路
- 作者使用控制函数方法处理内生性，在适当条件下讨论模型识别，并提出变换参数的剖面估计，结合模拟和英国家庭支出调查应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，模型在适当假设下可识别，所提估计量在正则条件下渐近正态；模拟显示表现良好，并提供家庭支出数据示例。
- 阅读关注点
- 应核对控制函数的构造、识别所需的外生信息与归一化、加性结构的作用，以及剖面估计中非参数误差如何影响参数推断。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确定识别假设、外生信息来源或模拟效果；内生性处理并不自动赋予变换参数或回归函数因果解释。
原文摘要
We consider a semiparametric transformation model, in which the regression function has an additive nonparametric structure and the transformation of the response is assumed to belong to some parametric family. We suppose that endogeneity is present in the explanatory variables. Using a control function approach, we show that the proposed model is identified under suitable assumptions, and propose a profile estimation method for the transformation. The proposed estimator is shown to be asymptotically normal under certain regularity conditions. A simulation study shows that the estimator behaves well in practice. Finally, we give an empirical example using the U.K. Family Expenditure Survey.