Weak identification with bounds in a class of minimum distance models
一类最小距离模型中结合参数界限的弱识别推断AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要核心是通用弱识别推断，因子与 GARCH 仅作示例，不足以确定直接的细分归属。
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…
关注这篇论文的作者
一类最小距离模型中结合参数界限的弱识别推断
- 研究问题
- 当参数弱识别时，已有的参数上下界能提供哪些额外信息，如何将这些界限纳入一类最小距离模型的识别稳健推断？
- 方法与思路
- 作者在一类最小距离模型内构造结合参数界限的识别稳健推断，并通过简单潜在因子、GARCH 模型及家庭投资应用说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是将弱识别与参数界限信息结合，并展示界限及识别稳健推断在理论模型和父母对子女投资实证中的价值。
- 阅读关注点
- 应核对最小距离模型的适用范围、参数界限的来源和有效性、弱识别下覆盖保证，以及边界附近推断程序的行为。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要版本，模型类别、界限条件和推断构造未说明，不能判断效率收益或推广到所有弱识别问题。
原文摘要
When parameters are weakly identified, bounds on the parameters may provide a valuable source of information. Existing weak identification estimation and inference results are unable to combine weak identification with bounds. Within a class of minimum distance models, this paper proposes identification-robust inference that incorporates information from bounds when parameters are weakly identified. This paper demonstrates the value of the bounds and identification-robust inference in a simple latent factor model and a simple GARCH model. This paper also demonstrates the identification-robust inference in an empirical application, a factor model for parental investments in children.