Two‐stage estimation of limited dependent variable models with errors‐in‐variables
含测量误差的受限因变量模型的两阶段估计AI 解读 ↓
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含测量误差的受限因变量模型的两阶段估计
- 研究问题
- 当解释变量含有加性测量误差时，如何估计删失或截断回归模型，并在这些限制下获得有效的统计推断？
- 方法与思路
- 作者结合工具变量与最小距离估计构造两阶段程序，并在预测变量和工具变量正态时提出似然及两阶段矩估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提估计量具有一致性和渐近正态性，模拟中适用于较小样本及较高删失程度，并讨论向面板模型推广。
- 阅读关注点
- 应核对测量误差与工具变量的限制、删失和截断的处理差别，以及正态设定和模拟稳健性结论的适用范围。
- 阅读边界
- 摘要未说明完整识别条件和模拟设计；似然估计对部分非正态或异方差误差的模拟表现不构成一般稳健性保证。
原文摘要
This paper deals with censored or truncated regression models where the explanatory variables are measured with additive errors. We propose a two-stage estimation procedure that combines the instrumental variable method and the minimum distance estimation. This approach produces consistent and asymptotically normally distributed estimators for model parameters. When the predictor and instrumental variables are normally distributed, we also propose a maximum likelihood based estimator and a two-stage moment estimator. Simulation studies show that all proposed estimators perform satisfactorily for relatively small samples and relatively high degree of censoring. In addition, the maximum likelihood based estimators are fairly robust against non-normal and /or heteroskedastic random errors in our simulations. The method can be generalized to panel data models. Copyright Royal Economic Society 2007