Achieving Information Bounds in Non and Semiparametric Models
非参数与半参数模型中信息界的可达性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：摘要属于一般效率与收敛理论，仅提及 Engle 等人的模型不足以确定时间序列等细分。
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非参数与半参数模型中信息界的可达性
- 研究问题
- 在非参数与半参数模型中，正的信息量为何可能不能保证通常期待的估计速度，哪些模型允许有效估计目标参数？
- 方法与思路
- 作者研究密度平方积分和 Engle 等人模型中斜率的两个例子，比较信息界与可实现收敛速度，并讨论有效估计的模型类。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两个例子虽有正的信息量，却不存在任何正幂次样本量速度的估计量，说明标准信息界可能误导可达性判断。
- 阅读关注点
- 应核对不可能性结论对应的模型空间、收敛概念和量词范围，以及所讨论有效估计模型类具备哪些额外条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；模型定义及收敛结论的量词未说明，不能据此否定一般半参数效率理论。
原文摘要
We consider in this paper two widely studied examples of nonparametric and semiparametric models in which the standard information bounds are totally misleading. In fact, no estimators converge at the $n^{-\alpha}$ rate for any $\alpha > 0$, although the information is strictly positive "promising" that $n^{-1/2}$ is achievable. The examples are the estimation of $\int p^2$ and the slope in the model of Engle et al. A class of models in which the parameter of interest can be estimated efficiently is discussed.