Iterative Instrumental Variables Method and Estimation of a Large Simultaneous System
迭代工具变量法与大型联立方程系统的估计AI 解读 ↓
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迭代工具变量法与大型联立方程系统的估计
- 研究问题
- 当观测数量少于整个联立方程系统的预定变量数量时，如何估计结构系数，并保持一致性及可用于推断的渐近性质？
- 方法与思路
- 作者基于两阶段最小二乘的工具变量解释构造迭代程序，讨论收敛、渐近协方差，并专门分析以普通最小二乘启动的情况。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法可处理上述观测不足问题，并论证其与两阶段最小二乘具有相同渐近分布，另报告一个试验性系统应用。
- 阅读关注点
- 应核对一致性与收敛所需条件、工具变量的更新规则、初始值影响，以及观测不足系统中识别和矩阵运算如何实现。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；识别条件、收敛保证和试验应用结果未展开，不能据此认定有限样本优势。
原文摘要
The estimation method proposed here offers a way to achieve consistent estimates of simultaneous systems for which the number of observations falls short of the number of predetermined variables in the system as a whole. This method, called the iterative instrumental variables (IIV) method, can be described as iterative use of the instrumental variable interpretation of the 2SLS as given by Klein. A discussion is presented on convergence of the iterative procedure and the asymptotic properties of the IIV method. The special case of the OLS start of the iterative procedure is carefully examined. It is argued that the IIV and the 2SLS methods yield estimators with the same asymptotic distribution. An analysis of the asymptotic covariance matrix of the structural coefficients is presented and compared with that given by Basmann for the 2SLS method. Finally, we analyze the results of a test application of the IIV method to an undersized simultaneous system.