Estimation and inference of semiparametric models using data from several sources
利用多来源数据估计与推断半参数模型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：摘要明确以非线性经济模型的未知结构参数为估计目标，并提出多来源数据下的半参数估计。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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利用多来源数据估计与推断半参数模型
- 研究问题
- 当非线性经济模型所需变量分散在不同数据集中，而各数据集具有共同条件变量时，如何估计结构参数并推断？
- 方法与思路
- 作者利用共同条件变量构造半参数最小距离估计量，给出最优权重及协方差矩阵的一致估计，并开展模拟。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了估计量的一致性与渐近正态性，提供最优权重和参数推断程序，并考察有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对多来源数据之间的可比性与参数识别条件、共同变量的作用，以及非参数估计误差如何进入极限分布。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要；跨数据集关系、支持条件及模拟结果的具体大小未说明，不能推断任意数据均可合并。
原文摘要
This paper studies the estimation and inference of nonlinear econometric models when the economic variables are contained in different data sets. We construct a semiparametric minimum distance (SMD) estimator of the unknown structural parameter of interest when there are some common conditioning variables in different data sets. The SMD estimator is shown to be consistent and has an asymptotic normal distribution. We provide the explicit form of the optimal weight for the SMD estimation. We provide a consistent estimator of the variance–covariance matrix of the SMD estimator, and hence inference procedures of the unknown parameter vector. The finite sample performances of the SMD estimators and the proposed inference procedures are investigated in few alternative Monte Carlo simulation studies.