SEMIPARAMETRIC ESTIMATION OF A LOCATION PARAMETER IN THE BINARY CHOICE MODEL
二元选择模型中位置参数的半参数估计AI 解读 ↓
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二元选择模型中位置参数的半参数估计
- 研究问题
- 在对潜在回归误差仅施加较弱分布假设时，如何估计二元选择模型的位置参数，并处理其与斜率参数的关系？
- 方法与思路
- 作者提出两种两步估计量：先用已有方法一致估计斜率，再依据矩条件估计位置参数，并讨论同时估计的可能性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两种估计量具有一致性和渐近正态性，小规模蒙特卡洛研究展示其用途，并指出位置与斜率可同时估计。
- 阅读关注点
- 应核对误差分布假设、位置参数的识别与归一化、第二步矩条件，以及第一步估计误差如何进入渐近方差。
- 阅读边界
- 所给出版社摘要未列出具体分布限制、矩条件及模拟结果，不能据此判断适用范围或相对其他方法的优势。
原文摘要
This paper considers the estimation of a location parameter in the binary choice model with some weak distributional assumptions imposed on the error term in the latent regression model. Two estimators are proposed here, both of which are two-step estimators; in the first step, the slope parameters are consistently estimated by existing methods; in the second step, the location parameter is consistently estimated based on a moment condition. The estimators are shown to be consistent and asymptotically normal. A small Monte Carlo study illustrates the usefulness of the estimators. We also point out that the location and slope parameters can be estimated simultaneously.