Estimation of Semiparametric Models when the Criterion Function Is Not Smooth
目标函数不光滑时半参数模型的估计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：摘要明确给出含内生解释变量的部分线性中位数回归应用，该分位数回归例子支持归入分位数与分布效应。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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目标函数不光滑时半参数模型的估计
- 研究问题
- 当半参数模型的目标函数不光滑，且依赖可能随待估参数变化的非参数估计时，如何建立一致性、渐近正态性与有效推断？
- 方法与思路
- 作者给出可核验的充分条件来处理不光滑目标函数及非参数估计项，并将理论应用于命中率和含内生解释变量的部分线性中位数回归。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，这些结果扩展既有半参数估计理论，并证明自助法可为有限维参数提供渐近正确的置信区域，同时给出两个应用例子。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对目标函数与非参数估计项各自需要的条件、自助法成立的要求，以及两个例子如何满足一般理论的假设。
- 阅读边界
- 摘要未列出具体正则条件、非参数估计误差要求和自助法实施步骤，不能据此判断该理论能否直接覆盖其他不光滑模型。
原文摘要
We provide easy to verify sufficient conditions for the consistency and asymptotic normality of a class of semiparametric optimization estimators where the criterion function does not obey standard smoothness conditions and simultaneously depends on some nonparametric estimators that can themselves depend on the parameters to be estimated. Our results extend existing theories such as those of Pakes and Pollard (1989), Andrews (1994a), and Newey (1994). We also show that bootstrap provides asymptotically correct confidence regions for the finite dimensional parameters. We apply our results to two examples: a ‘hit rate’ and a partially linear median regression with some endogenous regressors.