Simulation-Based Method of Moments and Efficiency
基于模拟的矩方法与效率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：摘要讨论模拟矩估计及辅助模型的一般效率理论，虽提到潜变量，但未明确离散选择、结构模型或其他所列应用方向，故留空。
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基于模拟的矩方法与效率
- 研究问题
- 当潜变量等因素使矩条件无法直接数值计算时，如何利用模拟或辅助模型估计参数，并在何种条件下达到最大似然的渐近效率？
- 方法与思路
- 作者介绍用蒙特卡洛模拟计算 GMM 准则，并讨论基于辅助模型伪得分的有效矩方法，以及基于伪真值与准最大似然估计差异的间接推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，若辅助模型足够丰富、能够涵盖真实模型，有效矩方法与间接推断可获得与最大似然估计同等的渐近效率。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对辅助模型“足够丰富”的精确定义、伪得分和伪真值的构造，以及模拟误差如何进入各估计量的渐近分析。
- 阅读边界
- 效率等价在摘要中附有辅助模型涵盖真实模型的条件，不能推广为所有模拟矩方法均与最大似然效率相同；模拟规模与实现细节未说明。
原文摘要
The method of moments is based on a relation E[superscript theta[subscript 0]](h(X[subscript t, theta)) = 0, from which an estimator of theta is deduced. In many econometric models, the moment restrictions can not be evaluated numerically due to, for instance, the presence of a latent variable. Monte Carlo simulations method make possible the evaluation of the generalized method of moments (GMM) criterion. This is the basis for the simulated method of moments. Another approach involves defining an auxiliary model and finding the value of the parameters that minimizes a criterion based either on the pseudoscore (efficient method of moments) or the difference between the pseudotrue value and the quasi-maximum likelihood estimator (indirect inference). If the auxiliary model is sufficiently rich to encompass the true model, then these two methods deliver an estimator that is asymptotically as efficient as the maximum likelihood estimator.