Finite Sample Inference for the Maximum Score Estimand
最大得分目标参数的有限样本推断AI 解读 ↓
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最大得分目标参数的有限样本推断
- 研究问题
- 在条件中位数限制下，如何对 Manski 半参数二元响应模型的结构参数开展有限样本推断，避免依赖立方根渐近近似？
- 方法与思路
- 作者条件于已观测外生协变量序列构造矩不等式，以样本违反程度形成统计量，并用独立伯努利变量的已知函数分位数确定临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出无需借助目标参数点估计及立方根渐近近似的推断方法，并称其模拟表现良好，另以交通方式选择展示应用。
- 阅读关注点
- 应核对条件矩不等式与模型限制的关系、有限样本有效性的具体保证、临界值的计算，以及模拟比较采用的评价指标。
- 阅读边界
- 摘要未列出完整假设、置信集合性质或模拟数值；有利的有限样本表现属于作者报告，不能据此认定对所有方法均占优。
原文摘要
Abstract We provide a finite sample inference method for the structural parameters of Manski's semiparametric binary response model under a conditional median restriction. This is achieved by exploiting distributional properties of observable outcomes conditional on the observed sequence of exogenous variables. Moment inequalities conditional on the size n sequence of exogenous covariates are constructed, and the proposed test statistic is a monotone function of violations of the corresponding sample moment inequalities. The critical value used for inference is provided by the appropriate quantile of a known function of n independent Bernoulli random variables and does not require the use of a cube root asymptotic approximation employing a point estimator of the target parameter. Simulation studies demonstrate favourable finite sample performance of the test in comparison to several existing approaches. Empirical use is illustrated with an application to the classical setting of transportation choice.