Sargan's Intrumental Variables Estimation and the Generalized Method of Moments
Sargan 的工具变量估计与广义矩方法AI 解读 ↓
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Sargan 的工具变量估计与广义矩方法
- 研究问题
- Sargan 的工具变量估计工作与 GMM 有何联系，其效率思想、识别检验、有限样本研究及序列相关处理如何构成理论脉络？
- 方法与思路
- 文章依次回顾 IV 的建模背景、Sargan 的估计理论与极小极大估计量，再比较序列相关 IV 方程与 GMM，并介绍参数非线性 IV 结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要将效率、极小极大估计、过度与不足识别检验、有限样本性质及非线性 IV 结果串联起来，提供理解 IV 与 GMM 联系的综述。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对极小极大准则的含义、两类识别检验的适用条件，以及处理序列相关时 Sargan 方法与 GMM 的具体联系和差异。
- 阅读边界
- 摘要未给出各项结果的精确条件、检验公式或有限样本结论，也未报告新的比较证据；仅能确认综述范围，不能据此判断方法优劣。
原文摘要
This article surveys J. D. Sargan's work on instrumental variables (IV) estimation and its connections with the generalized method of moments (GMM). First the modeling context in which Sargan motivated IV estimation is presented. Then the theory of IV estimation as developed by Sargan is discussed. His approach to efficiency, his minimax estimator, tests of overidentification and underidentification, and his later work on the finite-sample properties of IV estimators are reviewed. Next, his approach to modeling IV equations with serial correlation is discussed and compared with the GMM approach. Finally, Sargan's results for nonlinear-in-parameters IV models are described.