AVERAGING OF AN INCREASING NUMBER OF MOMENT CONDITION ESTIMATORS
数量随样本增长的矩条件估计量平均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：摘要是通用矩条件估计量组合理论，未明确对应具体因果、结构或时间序列模型。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
数量随样本增长的矩条件估计量平均
- 研究问题
- 当可用的非线性估计量数量随样本量增加时，如何通过线性组合汇总信息，并在某些参数异质性下仍一致估计平均效应？
- 方法与思路
- 作者研究一组根号样本量一致估计量的线性组合，建立组合估计的渐近理论，与合并矩条件或工具变量的方法比较并讨论最优权重。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文建立该类组合估计的一致性与渐近正态性；相较合并矩条件，对某些参数异质性可保持平均效应估计的一致性。
- 阅读关注点
- 应核对估计量数量允许的增长速度、估计量间依赖和权重条件，并明确可容许异质性的类型与平均效应的定义。
- 阅读边界
- 本导读仅据所给 Crossref 摘要；增长限制、最优权重计算及异质性范围摘要未说明，平均效应表述本身也不能证明因果识别。
原文摘要
We establish the consistency and asymptotic normality for a class of estimators that are linear combinations of a set of $\sqrt n$ -consistent nonlinear estimators whose cardinality increases with sample size. The method can be compared with the usual approaches of combining the moment conditions (GMM) and combining the instruments (IV), and achieves similar objectives of aggregating the available information. One advantage of aggregating the estimators rather than the moment conditions is that it yields robustness to certain types of parameter heterogeneity in the sense that it delivers consistent estimates of the mean effect in that case. We discuss the question of optimal weighting of the estimators.