Estimating the Speed of Adjustment in Partial Adjustment Models
部分调整模型中调整速度的估计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：摘要围绕存货部分调整方程的动态调整速度与模型设定展开比较，因此归入时间序列方向，具体数据结构未说明。
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部分调整模型中调整速度的估计
- 研究问题
- 存货部分调整模型的调整速度估计为何会随估计方法而变化？作者比较首轮工具变量质量与模型设定偏误对这种差异的影响。
- 方法与思路
- 作者比较渐近等价的残差调整 Aitken 估计量与非线性最小二乘估计量，考察前者对首轮工具变量的敏感性及误设下的有限样本分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称前者对首轮工具变量质量很敏感，模型误设也会造成两种估计量的有限样本分布明显不同；存货实证更强调模型设定的影响。
- 阅读关注点
- 重点核对两种估计量渐近等价的条件、首轮工具变量的构造，以及误设如何改变有限样本分布和存货方程的调整速度估计。
- 阅读边界
- 摘要未说明工具变量、误设类型及具体样本，也未提供差异的数值规模；存货应用中的比较不能直接推广为估计量的一般优劣判断。
原文摘要
We reexamine a recent controversy in the inventory literature regarding the impact of estimator choice on estimated speeds of adjustment in partial adjustment models. We compare the properties of two asymptotically equivalent estimators, the residual-adjusted Aitken (RAA) and nonlinear least squares (NLS) estimators. Our results indicate that (a) the RAA estimator is very sensitive to the quality of the instrument used in first-round estimation, and (b) model mis-specification may cause substantial differences in the finite-sample distributions of the two estimators. An empirical analysis of inventory equations suggests that adjustment speeds are more sensitive to model specification than to choice of estimator.