Estimation of the Directions for Unknown Parameters in Semiparametric Models
半参数模型中未知参数方向的估计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：摘要明确涉及二元响应估计、最大得分方法和企业出口参与，支持离散选择分类。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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半参数模型中未知参数方向的估计
- 研究问题
- 当半参数模型的连接函数未知时，如何估计参数方向，并在二元响应以及长尾或无穷矩误差场景下获得可靠表现？
- 方法与思路
- 作者提出基于最小二乘的参数方向估计量，无需知道连接函数形式，并在所称温和条件下讨论一致性及渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称模拟中该估计量优于最大得分估计量，在长尾或无穷矩误差下表现良好，并以广东制造企业出口参与数据展示应用。
- 阅读关注点
- 应核对参数方向的归一化与识别条件、最小二乘目标的具体构造，以及无穷矩情形的适用范围和最大得分比较是否可比。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未列出所称温和条件和模拟数值，不能把特定比较推广到所有半参数模型。
原文摘要
Semiparametric models are useful in econometrics, social sciences and medicine application. In this paper, a new estimator based on least square methods is proposed to estimate the direction of unknown parameters in semi-parametric models. The proposed estimator is consistent and has asymptotic distribution under mild conditions without the knowledge of the form of link function. Simulations show that the proposed estimator is significantly superior to maximum score estimator given by Manski (1975) for binary response variables. When the error term is long-tailed distributions or distribution with infinity moments, the proposed estimator perform well. Its application is illustrated with data of exporting participation of manufactures in Guangdong.