Locally Efficient Semiparametric Estimators for Generalized Skew-Elliptical Distributions
广义偏斜椭圆分布的局部有效半参数估计AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究一般分布族的位置尺度估计和半参数效率，未明确涉及所列经济领域中的分布效应或其他细分问题。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
广义偏斜椭圆分布的局部有效半参数估计
- 研究问题
- 在广义偏斜分布中，如何估计模型中心部分的位置与尺度参数，并兼顾偏斜函数设定正确时的效率和误设时的稳健性？
- 方法与思路
- 作者针对广义偏斜正态分布构造半参数估计量，推导效率界和局部有效估计量，并将方法扩展至广义偏斜椭圆分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量在偏斜函数模型误设时仍一致且渐近正态，正确设定时可达效率界，并计算误设造成的效率损失。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对中心参数的定义与识别、偏斜函数允许的误设范围、局部效率的条件，以及效率损失如何计算和估计。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；一致性和效率结论的具体条件、模拟结果与示例细节均未提供。
原文摘要
We consider a class of generalized skew-normal distributions that is useful for selection modeling and robustness analysis and derive a class of semiparametric estimators for the location and scale parameters of the central part of the model. We show that these estimators are consistent and asymptotically normal. We present the semiparametric efficiency bound and derive the locally efficient estimator that achieves this bound if the model for the skewing function is correctly specified. The estimators that we propose are consistent and asymptotically normal even if the model for the skewing function is misspecified, and we compute the loss of efficiency in such cases. We conduct a simulation study and provide an illustrative example. Our method is applicable to generalized skew-elliptical distributions.