Semi-Parametric Estimation in the Nonlinear Structural Errors-in-Variables Model
非线性结构型测量误差模型的半参数估计AI 解读 ↓
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非线性结构型测量误差模型的半参数估计
- 研究问题
- 在非线性结构型测量误差模型中，如何一致估计未知参数，回归函数的正则性又如何约束估计量的收敛速度？
- 方法与思路
- 作者以修正最小二乘准则构造半参数估计量，分析收敛速度上界，并单独讨论多项式和指数等解析回归函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量具有一致性，收敛速度通常慢于参数速度；对多项式或指数回归函数，作者证明可达到参数收敛速度。
- 阅读关注点
- 应核对测量误差分布与模型识别条件、修正准则的构造、速度上界的确切含义，以及特殊函数结论所需假设。
- 阅读边界
- 材料为稿件版本未注明的OpenAlex索引摘要，未说明误差分布、识别条件或推断方法；结构型测量误差不直接意味着经济结构估计。
原文摘要
In the nonlinear structural errors-in-variables model, we propose a consistent estimator of the unknown parameter using a modified least squares criterion. We give an upper bound of its rate of convergence which is strongly related to the regularity of the regression function and is generally slower than the parametric rate of convergence n-1/2. Nevertheless, the rate is of order n-1/2 for some particular analytic regression functions. For instance, when the regression function is either a polynomial function or an exponential function, we prove that our estimator achieves the parametric rate of convergence.