Local Identification of Nonparametric and Semiparametric Models
非参数与半参数模型的局部识别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：摘要明确研究非线性结构模型，并应用于分位数工具变量模型和消费型资产定价。
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…
非参数与半参数模型的局部识别
- 研究问题
- 如何将参数模型中导数满秩的局部识别条件推广到无限维非线性结构模型，并防止非线性项压过局部线性变化？
- 方法与思路
- 作者建立无限维满秩条件的对应结果，增加控制非线性影响的真值邻域限制，并将其应用于分位数工具变量及资产定价模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称推导非参数模型局部识别的充分条件，并为非可分分位数 IV、单指数 IV 和半参数消费型资产定价模型给出原始条件。
- 阅读关注点
- 应核对导数算子、无限维满秩条件和邻域使用的范数，以及非线性余项控制与各应用中原始识别条件之间的联系。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及接收状态未经核实；摘要未列出完整条件，局部识别结果也不足以直接推出全局识别或可行估计。
原文摘要
In parametric, nonlinear structural models a classical sufficient condition for local identification, like Fisher (1966) and Rothenberg (1971), is that the vector of moment conditions is differentiable at the true parameter with full rank derivative matrix. We derive an analogous result for the nonparametric, nonlinear structural models, establishing conditions under which an infinite-dimensional analog of the full rank condition is sufficient for local identification. Importantly, we show that additional conditions are often needed in nonlinear, nonparametric models to avoid nonlinearities overwhelming linear effects. We give restrictions on a neighborhood of the true value that are sufficient for local identification. We apply these results to obtain new, primitive identification conditions in several important models, including nonseparable quantile instrumental variable (IV) models, single-index IV models, and semiparametric consumption-based asset pricing models.