Semiparametric Estimation of a Single-Index Model with Nonparametrically Generated Regressors
含非参数生成解释变量的单指标模型半参数估计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：摘要讨论一般单指标与生成解释变量理论，未说明离散选择、因果或其他特定应用，故不凭模型名称强行分类。
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含非参数生成解释变量的单指标模型半参数估计
- 研究问题
- 当单指标模型的部分解释变量是未知条件均值时，如何通过两步估计得到参数推断，并衡量第一步估计的影响？
- 方法与思路
- 作者先非参数估计指标中的条件均值，再以加权平均导数法估计参数，并在单指标假设下推导两步估计的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两步估计量具有根号样本量一致性和渐近正态性，其渐近方差高于第一步回归已知时的假想估计量。
- 阅读关注点
- 应核对条件均值限制、单指标归一化和第一步估计要求，重点查看生成解释变量如何进入渐近方差及可行推断。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未提供带宽、光滑性等完整条件，也未限定具体因变量类型，不能推断通用有效性或版本变化。
原文摘要
This paper develops a theory of estimating parameters of a generated regressor model in which some explanatory variables in the equation of interest are the unknown conditional means of certain observable variables given other observable regressors. The paper imposes a weak nonparametric restriction on the form of the conditional means and maintains a single-index assumption on the distribution of the dependent variable in the equation of interest. The estimation method follows a two-step approach: The first step estimates the conditional means in the index nonparametrically, and the second step estimates the parameters by an analytically convenient weighted average derivative method. It is established that the two-step estimator is root- n -consistent and asymptotically normal. The asymptotic variance exceeds that of the one-step hypothetical estimator, which would be obtainable if the first-step regression were known.