GMM with Many Moment Conditions
多矩条件下的广义矩估计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：摘要明确包含中等时间跨度的面板模型，并举时变个体效应面板模型为例；其余内容主要是通用GMM理论。
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多矩条件下的广义矩估计
- 研究问题
- 当矩条件数量随样本量增长且可能较弱时，GMM估计量会收敛到何处、何时仍然一致，其极限分布理论应如何建立？
- 方法与思路
- 作者建立多且可能弱的矩条件下的一阶渐近框架，利用上图收敛方法发展极限分布理论，并以面板模型、LIML和工具变量结构估计说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，GMM可依概率收敛但极限未必是真参数，作者给出一致性条件，并展示时变个体效应面板模型、LIML及多弱工具变量估计的例子。
- 阅读关注点
- 重点核对矩条件数量的增长限制、弱矩条件的定义和一致性条件，理解上图收敛在极限分布推导中的作用，并核查各例的适用范围。
- 阅读边界
- 摘要未给出增长率、正则条件、极限分布形式或模拟结果；某些例子的一致性结论不意味着任意多工具变量GMM都能可靠推断。
原文摘要
This paper provides a first order asymptotic theory for generalized method of moments (GMM) estimators when the number of moment conditions is allowed to increase with the sample size and the moment conditions may be weak. Examples in which these asymptotics are relevant include instrumental variable (IV) estimation with many (possibly weak or uninformed) instruments and some panel data models covering moderate time spans and with correspondingly large numbers of instruments. Under certain regularity conditions, the GMM estimators are shown to converge in probability but not necessarily to the true parameter, and conditions for consistent GMM estimation are given. A general framework for the GMM limit distribution theory is developed based on epiconvergence methods. Some illustrations are provided, including consistent GMM estimation of a panel model with time varying individual effects, consistent LIML estimation as a continuously updated GMM estimator, and consistent IV structural estimation using large numbers of weak or irrelevant instruments. Some simulations are reported.