Inference based on many conditional moment inequalities
基于大量条件矩不等式的统计推断AI 解读 ↓
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基于大量条件矩不等式的统计推断
- 研究问题
- 当模型由大量乃至无限多个条件矩不等式或等式定义时，如何构造参数置信集并控制庞大矩函数集合带来的复杂性？
- 方法与思路
- 作者利用矩函数类的可管理性条件处理数量众多的条件矩限制，并在部分识别文献中的五个例子中验证该条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文为包含大量甚至无限多个条件矩限制的模型构造置信集，并通过五个例子说明关键可管理性条件的适用性。
- 阅读关注点
- 核对可管理性的准确含义及验证步骤、置信集的构造和覆盖性质，以及有限与无限矩限制在理论和计算上如何处理。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定置信集算法、覆盖率结论或五个例子的具体模型；摘要没有提供模拟结果或经验应用的说明。
原文摘要
We construct confidence sets for models defined by many conditional moment inequalities/equalities. The number of conditional moment restrictions can be up to infinitely many. To deal with the vast number of moment restrictions, we exploit the manageability (Pollard (1990)) of the class of moment functions. We verify this condition in five examples from the recent partial identification literature.