The Asymptotic Variance of Semiparametric Estimators
半参数估计量的渐近方差AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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半参数估计量的渐近方差
- 研究问题
- 半参数估计包含非参数函数估计时，如何正确计入这一步带来的不确定性，并在什么条件下得到渐近方差与正态近似？
- 方法与思路
- 作者推导一般渐近方差公式，再分别处理密度估计与均方投影（包括条件期望）的修正，并给出级数估计情形的原始正则条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，给出适用条件下对非参数估计器类型不变的渐近方差及相应修正项，并提供面板 Probit 与平均导数级数估计实例。
- 阅读关注点
- 应核对公式如何计入函数估计误差、不变性结论的适用范围，以及级数估计的正则条件和两个实例中的方差修正计算。
- 阅读边界
- 摘要未列出完整正则条件、级数项数要求或实例设定；方差不变性不能推广到任意非参数估计器，也不能据此判断有限样本表现。
原文摘要
This paper derives a general formula for the asymptotic variance of semiparametric estimators that accounts for the presence of nonparametric estimators of functions. The general formula is specialized to show invariance of the asymptotic variance to the type of nonparametric estimator and to obtain correction terms for estimation of densities and mean-square projections (including conditional expectations). Regularity conditions for the validity of the formula are also given, including primitive conditions for asymptotic normality when series estimators are present. New examples considered include a semiparametric panel probit estimator and a series estimator of the average derivative. Copyright 1994 by The Econometric Society.