Quasi-Bayesian estimation and inference with control functions
结合控制函数的准贝叶斯估计与推断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：摘要明确将控制函数和准贝叶斯两阶段方法用于内生离散选择模型的结构参数估计。
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结合控制函数的准贝叶斯估计与推断
- 研究问题
- 内生离散选择模型中，先非参数估计控制函数、再进行贝叶斯结构估计时，如何处理第一阶段不确定性并形成有效区间？
- 方法与思路
- 作者先用核或筛方法估计控制函数，再构造结构参数的准后验；通过重抽样准后验均值，把第一阶段估计误差纳入推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，准后验均值是一致估计量，但其分位数不能提供有效置信区间；对均值进行自助法可获得渐近有效区间。
- 阅读关注点
- 核对内生性和控制函数识别条件、第一阶段速率要求，以及准后验分位数失效的原因和自助法是否重新估计两个阶段。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要，不能判断完整正则条件、有限样本覆盖率或贝叶斯计算效率优势，也不推断后续刊本变化。
原文摘要
This paper introduces a quasi-Bayesian method that integrates frequentist nonparametric estimation with Bayesian inference in a two-stage process. Applied to an endogenous discrete choice model, the approach first uses kernel or sieve estimators to estimate the control function nonparametrically, followed by Bayesian methods to estimate the structural parameters. This combination leverages the advantages of both frequentist tractability for nonparametric estimation and Bayesian computational efficiency for complicated structural models. We analyze the asymptotic properties of the resulting quasi-posterior distribution, finding that its mean provides a consistent estimator for the parameters of interest, although its quantiles do not yield valid confidence intervals. However, bootstrapping the quasi-posterior mean accounts for the estimation uncertainty from the first stage, thereby producing asymptotically valid confidence intervals