Efficiency bounds for some semiparametric selection models
若干半参数选择模型的效率界AI 解读 ↓
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若干半参数选择模型的效率界
- 研究问题
- 当结果变量受选择机制影响而被删失，且选择偏差形式受到较弱限制时，结果方程回归系数的估计效率界是什么？
- 方法与思路
- 作者允许二元选择变量的回归函数及结果方程中的选择修正项具有非参数形式，并据此计算半参数效率界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称将既有线性选择效应模型的效率结果推广到更一般设定，为评价两步估计量及构造改进估计量提供基准。
- 阅读关注点
- 应核对所谓较弱条件的具体内容、参数识别方式、效率界的推导，以及两步估计量达到该界所需的条件。
- 阅读边界
- 所给材料为机构索引中的刊文摘要，未提供识别与正则条件；不能据此认定某个两步估计量已达到效率界。
原文摘要
In this paper, we calculate semiparametric efficiency bounds for the regression coefficients in an 'outcome' equation subject to censoring under weak conditions on the form of the selectivity bias. It is assumed that the regression function for the binary selection variable which governs the censoring mechanism is nonparametric, as is the form of the selection correction term in the outcome equation. Our results extend those of Chamberlain (1986), who considered models with an underlying linear structure for the selectivity effect. The results are useful for evaluation of some recently-proposed 'two-step' estimators for these models and for construction of improved estimators.