Efficient Instrumental Variables Estimation of Nonlinear Models
非线性模型的有效工具变量估计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：摘要研究一般非线性模型的最优工具变量与渐近效率，内生虚拟变量例子不足以确认离散选择或其他给定细分方向。
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非线性模型的有效工具变量估计
- 研究问题
- 在独立同分布样本的非线性模型中，能否通过估计最优工具变量达到渐近效率，非参数逼近程度又应如何选择？
- 方法与思路
- 作者用最近邻或级数回归非参数估计最优工具变量，讨论逼近程度的选择，并以含内生虚拟变量的模型开展小规模抽样实验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所构造的工具变量估计达到渐近效率，并考察内生虚拟变量模型的有限样本表现；摘要未报告抽样实验的具体结果。
- 阅读关注点
- 应核对最优工具变量的定义、非参数估计误差与逼近程度的条件，以及效率比较所针对的估计量集合和小规模实验设计。
- 阅读边界
- 摘要未给出工具变量有效性的条件、非参数估计的正则限制或模拟数值；渐近效率结论本身不足以判断有限样本中的收益与稳定性。
原文摘要
This paper considers asymptotically efficient instrumental variables estimation of nonlinear models in an i.i.d. environment. The optimal instruments are estimated by nonparametric methods, either nearest neighbor or series regression. Ways of choosing the degree of approximation of the nonparametric instruments are discussed. Asymptotic efficiency is shown. The finite sample properties of the estimators are examined in a small sampling study of an endogenous dummy variable model. Copyright 1990 by The Econometric Society.