A Comparison of Alternative Instrumental Variables Estimators of a Dynamic Linear Model
动态线性模型中不同工具变量估计量的比较AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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动态线性模型中不同工具变量估计量的比较
- 研究问题
- 在扰动具有条件同方差和移动平均结构的动态线性方程中，常用与渐近最优工具变量估计量的效率和有限样本推断有何差异？
- 方法与思路
- 作者比较常用工具变量估计量的两种参数化与一个在更广类别中渐近最优的估计量，并以模拟考察参数估计分布和检验尺寸。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，部分合理数据生成过程中最优估计量的渐近效率明显更高；模拟中参数分布的渐近近似较好，但检验有时尺寸失准。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对估计量类别、参数化与工具变量构造，以及效率差异出现的数据生成条件和检验尺寸失准的具体情形。
- 阅读边界
- 摘要未列出具体动态方程、工具变量、样本规模或效率增益，结论限于所考察的数据生成过程，不能推及所有动态模型。
原文摘要
Using a dynamic linear equation that has a conditionally homoskedastic moving average disturbance, the authors compare two parameterizations of a commonly used instrumental variables estimator (Hansen (1982)) to one that is asymptotically optimal in a class of estimators that includes the conventional one (Hansen (1985)). They find that for some plausible data generating processes, the optimal one is distinctly more efficient asymptotically. Simulations indicate that, in samples of size typically available, asymptotic theory describes the distribution of the parameter estimates reasonably well but that test statistics sometimes are poorly sized.