Shift Restrictions and Semiparametric Estimation in Ordered Response Models
有序响应模型中的平移限制与半参数估计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。
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：摘要直接研究有序响应模型的回归系数与阈值估计，并应用于需求调查中的系统性误报，因此归入离散选择。
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
有序响应模型中的平移限制与半参数估计
- 研究问题
- 在不完全指定误差分布的有序响应模型中，如何识别并估计回归系数与阈值，并用于分析新产品需求调查中的系统性误报？
- 方法与思路
- 作者从误差与解释变量独立推出平移限制，使阈值识别仅确定到位置和尺度变换，并提出回归系数与阈值的半参数估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该估计量具有根号样本量一致性与渐近正态性；作者还以新电信服务需求调查为例，评估受访者的夸大偏差。
- 阅读关注点
- 重点核对平移限制如何产生识别、位置与尺度如何归一化，以及渐近理论所需条件和调查夸大偏差与模型参数之间的对应关系。
- 阅读边界
- 这些性质以误差与解释变量独立为前提；摘要未说明其他正则条件、误报的具体建模方式，也未报告应用中的偏差大小。
原文摘要
We develop a √n-consistent and asymptotically normal estimator of the parameters (regression coefficients and threshold points) of a semiparametric ordered response model under the assumption of independence of errors and regressors. The independence assumption implies shift restrictions allowing identification of threshold points up to location and scale. The estimator is useful in various applications, particularly in new product demand forecasting from survey data subject to systematic misreporting. We apply the estimator to assess exaggeration bias in survey data on demand for a new telecommunications service.