Uniform Confidence Bands for Infinite-Dimensional Partially Identified Parameters
无限维部分识别参数的一致置信带AI 解读 ↓
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无限维部分识别参数的一致置信带
- 研究问题
- 对于只能部分识别的无限维参数，如何构造同时覆盖整个参数对象、且具有一致有效性的置信带？
- 方法与思路
- 作者构造 Imbens–Manski–Stoye 型置信带，采用乘子自助法，并借助非中心经验过程上确界的近似理论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提置信带具有一致有效性，理论处理允许索引函数类可能不满足 Donsker 条件的情形。
- 阅读关注点
- 应核对置信带覆盖的是何种参数集合、一致性针对的模型范围，以及经验过程近似和自助法成立的具体条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；摘要未提供具体正则条件、实现步骤或有限样本结果。
原文摘要
Infinite-dimensional parameters are ubiquitous in empirical economics. This paper develops an Imbens--Manski--Stoye type confidence band for infinite-dimensional partially identified parameters. In particular, we propose multiplier bootstrap-based construction of a uniform confidence band. By employing approximation theorems for suprema of non-centered empirical processes indexed by possibly non-Donsker classes \citep{chernozhukov2016empirical}, we confirm the uniform validity of the proposed procedure.