Threshold regression with nonparametric sample splitting
基于非参数样本划分的门槛回归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：摘要研究一般非参数门槛与空间样本划分，未明确涉及给定细分中的时间结构变化或网络干扰机制。
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基于非参数样本划分的门槛回归
- 研究问题
- 当样本分组边界由两个变量间的未知非参数关系决定，且观测存在横截面依赖时，如何估计门槛边界及各区域的回归系数？
- 方法与思路
- 作者构造非参数门槛回归，允许随机场中的横截面依赖，推导门槛估计的统一收敛速度和非标准极限分布，并分析系数估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，回归系数估计具有根号样本量一致性与渐近正态性；应用展示人口特征相关的隔离临界点及卫星夜光定义的都市边界。
- 阅读关注点
- 应核对门槛函数的平滑性、边界识别与随机场依赖条件，以及非标准分布下的区间构造和边界估计误差对回归系数的影响。
- 阅读边界
- 仅依据所给 RePEc 出版社摘要；摘要未说明带宽、具体收敛速度与依赖条件，空间边界应用也不能直接解释为因果效应。
原文摘要
This paper develops a threshold regression model where an unknown relationship between two variables nonparametrically determines the threshold. We allow the observations to be cross-sectionally dependent so that the model can be applied to determine an unknown spatial border for sample splitting over a random field. We derive the uniform rate of convergence and the nonstandard limiting distribution of the nonparametric threshold estimator. We also obtain the root-n consistency and the asymptotic normality of the regression coefficient estimator. We illustrate empirical relevance of this new model by estimating the tipping point in social segregation problems as a function of demographic characteristics; and determining metropolitan area boundaries using nighttime light intensity collected from satellite imagery.