Joint Estimation and Bandwidth Selection in Partially Parametric Models
部分参数模型中的联合估计与带宽选择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：摘要将联合估计用于含非线性经济参数的常替代弹性生产函数。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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部分参数模型中的联合估计与带宽选择
- 研究问题
- 当模型同时包含已知的非线性参数部分和未知非参数部分时，能否在单一优化步骤中联合估计参数与平滑带宽，保留经济上合理的结构？
- 方法与思路
- 作者提出同时优化参数向量与带宽向量的单步程序，研究其大样本行为，并在部分常替代弹性生产函数中展示非线性参数设定的作用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出联合估计与带宽选择方法；应用中将参数部分改成参数线性形式得到经济上不可行的估计，作者据此说明保留原结构的必要性。
- 阅读关注点
- 应核对联合目标函数、参数与非参数部分的识别、带宽的大样本行为及优化可行性，并检查生产函数参数可行性的经济约束。
- 阅读边界
- 仅依据给定 Crossref 版本摘要。具体大样本结论、优化算法和应用数据未说明，所述线性化问题不能推广为所有参数线性模型的缺陷。
原文摘要
ABSTRACT We propose a single‐step approach to estimating a model with both a known nonlinear parametric component and an unknown nonparametric component. We study the large sample behavior of a simultaneous optimization routine that estimates both the parameter vector of the parametric component and the bandwidth vector used to smooth the unknown function. In our application, we estimate a partially constant elasticity of substitution production function and uncover results that are relevant for policy‐driven conclusions stemming from macroeconomic theory. An attempt to make the parametric component linear in parameters leads to parameter estimates that are economically infeasible, showing the need for our approach in practice.