Semiparametic Nonlinear Least-Squares Estimation of Truncated Regression Models
截断回归模型的半参数非线性最小二乘估计AI 解读 ↓
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截断回归模型的半参数非线性最小二乘估计
- 研究问题
- 在截断发生前误差与解释变量相互独立的回归模型中，如何利用这一独立性进行半参数识别、估计和渐近推断？
- 方法与思路
- 作者利用截断前的误差独立性构造半参数估计，分析渐近性质，提供渐近协方差的一致估计，并开展有限样本模拟。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法具有一致性和渐近正态性，并提供协方差估计与蒙特卡洛研究；原文的一致性速率符号存在缺失。
- 阅读关注点
- 应核对截断规则、独立性如何用于识别、非线性最小二乘目标及正则条件，并从全文确认摘要缺失的一致性速率。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要将速率写成缺损的“-consistent”，不能补成具体收敛率；模拟数值与其他版本修订均未说明。
原文摘要
This article provides a semiparametric method for the estimation of truncated regression models where the disturbances are independent of the regressors before truncation. This independence property provides useful information on model identification and estimation. Our estimate is shown to be -consistent and asymptotically normal. A consistent estimate of the asymptotic covariance matrix of the estimator is provided. Monte Carlo experiments are performed to investigate some finite sample properties of the estimator.