Estimation for conditional moment models based on martingale difference divergence
基于鞅差散度的条件矩模型估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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基于鞅差散度的条件矩模型估计
- 研究问题
- 如何利用连续统无条件矩限制构造条件矩模型估计量，并处理鞅差散度的平移不变性造成的截距识别问题？
- 方法与思路
- 作者以鞅差散度和不可积权重构造估计准则，再用两步程序处理截距参数，并研究允许未指定条件异方差的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法可利用更多矩限制信息改善效率，并在正则条件下给出渐近理论和解析方差，通过模拟及两个实例展示用途。
- 阅读关注点
- 应核对不可积权重下准则存在的条件、截距两步识别机制、时间序列依赖条件，以及效率比较所针对的估计方法。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未获核实；摘要未列出正则条件、效率改进的适用范围或两个实证例子的内容。
原文摘要
We provide a new estimation method for conditional moment models via the martingale difference divergence (MDD).Our MDD-based estimation method is formed in the framework of a continuum of unconditional moment restrictions. Unlike the existing estimation methods in this framework, the MDD-based estimation method adopts a non-integrable weighting function, which could grab more information from unconditional moment restrictions than the integrable weighting function to enhance the estimation efficiency. Due to the nature of shift-invariance in MDD, our MDD-based estimation method can not identify the intercept parameters. To overcome this identification issue, we further provide a two-step estimation procedure for the model with intercept parameters. Under regularity conditions, we establish the asymptotics of the proposed estimators, which are not only easy-to-implement with analytic asymptotic variances, but also applicable to time series data with an unspecified form of conditional heteroskedasticity. Finally, we illustrate the usefulness of the proposed estimators by simulations and two real examples.