Efficiency of Weighted Average Derivative Estimators and Index Models
加权平均导数估计量与指数模型的效率AI 解读 ↓
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加权平均导数估计量与指数模型的效率
- 研究问题
- 在半参数指数模型与非参数需求分析中，条件均值、条件中位数等位置泛函的加权平均导数可达到怎样的估计效率？
- 方法与思路
- 作者推导加权平均导数及半参数指数模型的效率界，在解释变量椭圆对称时求有效权函数，并讨论组合不同已知权重的估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出了平均导数估计的效率结果及高效率估计量，并刻画特定分布条件下的有效权重与组合估计的效率实现方法。
- 阅读关注点
- 核对效率界依赖的模型与光滑性条件、椭圆对称假设的作用，以及最优权重或组合权重能否在实际样本中估计并实现。
- 阅读边界
- 摘要未列出效率界成立的完整条件、权函数实现方式或有限样本证据，不能据此断言这些估计量在任意需求模型中更有效。
原文摘要
Weighted average derivatives are useful parameters for semiparametric index models and nonparametric demand analysis. This paper gives efficiency results for average derivative estimators, including formulating estimators that have high efficiency. The authors derive the efficiency bound for weighted average derivatives of conditional location functionals, such as the conditional mean and median. They also derive the efficiency bound for semiparametric index models, where the location measure depends on indices or linear combinations of the regressors. The authors derive the efficient weight function when the distribution of the regressors is elliptically symmetric. They also discuss how to combine estimators with different known weight functions to achieve efficiency. Copyright 1993 by The Econometric Society.