Simple Estimation of Semiparametric Models with Measurement Errors
含测量误差半参数模型的简便估计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：摘要讨论通用 GMM、半参数模型与测量误差校正，未明确对应所给领域细分；出现工具变量不足以确定其属于处理效应研究。
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含测量误差半参数模型的简便估计
- 研究问题
- 在测量误差变异相对真实变量变异较小的设定中，如何校正一般矩条件，使非线性或多变量误差模型中的估计与推断有效？
- 方法与思路
- 作者在 GMM 框架中为初始矩条件构造测量误差校正版本，避免非参数估计，并讨论借助工具变量处理非线性模型中的误差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，校正矩对应的估计量具有根号样本量一致性，标准检验和区间有效，即使忽略误差的估计已严重偏误；方法无需非参数估计。
- 阅读关注点
- 应核对误差相对变异的精确限制、校正所需信息及剩余误差控制，并检查根号样本量结论和标准推断所依赖的渐近设定。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未给出误差条件与校正公式，不能将所述有效性推广到任意测量误差。
原文摘要
We develop a practical way of addressing the Errors-In-Variables (EIV) problem in the Generalized Method of Moments (GMM) framework. We focus on the settings in which the variability of the EIV is a fraction of that of the mismeasured variables, which is typical for empirical applications. For any initial set of moment conditions our approach provides a ``corrected'' set of moment conditions that are robust to the EIV. We show that the GMM estimator based on these moments is root-n-consistent, with the standard tests and confidence intervals providing valid inference. This is true even when the EIV are so large that naive estimators (that ignore the EIV problem) are heavily biased with their confidence intervals having 0% coverage. Our approach involves no nonparametric estimation, which is especially important for applications with many covariates and settings with multivariate EIV. In particular, the approach makes it easy to use instrumental variables to address EIV in nonlinear models.