Parameter Estimates and Autonomous Growth
参数估计与自主增长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：摘要明确研究经济变量的长期线性增长及其引发的设定错误，直接涉及经济时间趋势的处理。
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参数估计与自主增长
- 研究问题
- 经济模型中未由外生变量和结构参数解释的长期增长，如何造成模型设定错误，并影响最小二乘和有限信息单方程估计？
- 方法与思路
- 作者用模拟经济数据进行蒙特卡洛分析，考察忽略线性自主增长对两种估计方法的影响，并讨论模型调整和改进程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，忽略自主增长时两类估计均严重有偏；一种简单模型调整可消除有限信息估计中的相关困难，并提出改善估计的建议。
- 阅读关注点
- 应核对自主增长进入扰动项的机制、模拟模型与参数设置、偏差及决策评价方式，以及模型调整有效的具体条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要未说明模拟设定、偏差数值或模型调整内容，不能将其结果推广至所有增长模型。
原文摘要
The influence of certain specification errors on estimates of parameters in economic models is examined using Monte Carlo techniques. Autonomous growth is a secular change in the endogenous variables not explained by the exogenous variables and parameters of the structural equations. Autonomous growth will therefore appear in the shocks, and this usually causes them to become correlated with the exogenous variables in economic models—a specification error. The influence of linear autonomous growth on least squares (LS) and limited information single equation (LISE) estimates is examined using simulated economic data. Estimates by both methods are badly biased when autonomous growth is present but ignored, and the use of probability theory tends to give very bad decisions. A simple change in the model removes the difficulty for the LISE estimates. Some procedures to improve estimates are suggested when linear autonomous growth is thought to be present.