Indirect inference based on the score
基于得分的间接推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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基于得分的间接推断
- 研究问题
- 在基于辅助模型得分的间接推断中，改变样本与模拟得分的评价位置，会如何影响估计量的渐近与有限样本性质？
- 方法与思路
- 作者用模拟绑定函数对应的辅助参数来评价样本辅助得分，替代 EMM 在样本辅助参数估计值处评价模拟辅助得分的方式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称替代估计量与 EMM 具有相同渐近性质，但其有限样本行为更接近基于距离的间接推断估计量。
- 阅读关注点
- 应核对两种得分构造及绑定函数的计算方式、渐近等价所需条件，以及有限样本比较具体考察哪些指标。
- 阅读边界
- 摘要未说明辅助模型、模拟规模或有限样本比较的数值结果；行为更接近距离法并不意味着它在所有指标上更优。
原文摘要
The efficient method of moments (EMM) estimator is an indirect inference estimator based on the simulated auxiliary score evaluated at the sample estimate of the auxiliary parameters. We study an alternative estimator that uses the sample auxiliary score evaluated at the simulated binding function, which maps the structural parameters of interest to the auxiliary parameters. We show that the alternative estimator has the same asymptotic properties as the EMM estimator but in finite samples behaves more like the distance‐based indirect inference estimator of Gouriéroux et al.