Quasi-Bayesian Estimation and Inference with Control Functions
使用控制函数的准贝叶斯估计与推断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：摘要明确应用于内生离散选择模型，并以控制函数估计结构参数，因此选择离散选择与结构估计方向，未具体讨论处理效应。
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使用控制函数的准贝叶斯估计与推断
- 研究问题
- 在存在内生性的离散选择模型中，如何将非参数控制函数估计与贝叶斯结构参数计算结合，并正确计入第一阶段估计的不确定性？
- 方法与思路
- 作者先用核或筛估计非参数控制函数，再以贝叶斯方法估计结构参数；通过分析准后验性质，并对准后验均值进行自助法推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，准后验均值是一致估计量，但准后验分位数不能直接提供有效置信区间；对均值使用自助法可得到渐近有效的区间。
- 阅读关注点
- 应核对控制函数处理内生性的条件、两阶段误差如何进入渐近分布，以及自助法如何重估第一阶段并构造结构参数置信区间。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收均未核实；摘要未说明识别条件、先验与平滑参数要求，也未报告有限样本区间表现。
原文摘要
This paper introduces a quasi-Bayesian method that integrates frequentist nonparametric estimation with Bayesian inference in a two-stage process. Applied to an endogenous discrete choice model, the approach first uses kernel or sieve estimators to estimate the control function nonparametrically, followed by Bayesian methods to estimate the structural parameters. This combination leverages the advantages of both frequentist tractability for nonparametric estimation and Bayesian computational efficiency for complicated structural models. We analyze the asymptotic properties of the resulting quasi-posterior distribution, finding that its mean provides a consistent estimator for the parameters of interest, although its quantiles do not yield valid confidence intervals. However, bootstrapping the quasi-posterior mean accounts for the estimation uncertainty from the first stage, thereby producing asymptotically valid confidence intervals.