CONDITIONAL MOMENT RESTRICTIONS IN CENSORED AND TRUNCATED REGRESSION MODELS
删失与截断回归模型中的条件矩限制AI 解读 ↓
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删失与截断回归模型中的条件矩限制
- 研究问题
- 误差分布未知的删失和截断回归中，哪些条件矩限制能够产生根 n 一致估计量，其半参数效率界及可实现的有效估计如何确定？
- 方法与思路
- 作者刻画相应条件矩限制的类别并推导各自效率界，在界非零时构造估计量及适当加权版本，同时讨论误差独立时组合矩限制。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，适当加权的估计量可达到相应效率界，并讨论误差与解释变量独立时，通过组合条件矩限制进一步提高估计效率。
- 阅读关注点
- 应核对删失与截断机制、分布未知时保留的限制、效率界定义及非零条件，并检查最优权重和组合矩限制的可行估计。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确定完整识别条件、效率界表达式或实现步骤；也不能将删失和截断直接视为离散选择。
原文摘要
Censored and truncated regression models with unknown distribution are important in econometrics. This paper characterizes the class of all conditional moment restrictions that lead to √ n -consistent estimators for these models. The semiparametric efficiency bound for each conditional moment restriction is derived. In the case of a nonzero bound it is shown how an estimator can be constructed and that an appropriately weighted version can attain the efficiency bound. These estimators also work when the disturbance is independent of the regressors. The paper discusses combining conditional moment restrictions for more efficient estimation in this case.