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1 篇论文

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Risk-Optimal Curvature Selection for Finite-Sample Cressie-Read Moment Estimation

Jieun Lee · Anil Bera首次提交 2026-03-23 · 修订 2026-06-17 · v2arXiv预印本

有限样本 Cressie–Read 矩估计的风险最优曲率选择AI 解读

We propose a finite-sample risk-optimal selection criterion for Cressie-Read power divergence (CRPD) estimation in overidentified moment-based models. The CRPD family, dual to generalized empirical likelihood, is indexed by the power parameter $γ$ . Although $γ$ is conventionally fixed at a researcher-chosen value, we argue that it should be interpreted as a data-tunable curvature parameter governing the finite-sample behavior of the CRPD objective. Through implied…We propose a finite-sample risk-optimal selection criterion for Cressie-Read power divergence (CRPD) estimation in overidentified moment-based models. The CRPD family, dual to generalized empirical likelihood, is indexed by the power parameter $γ$. Although $γ$ is conventionally fixed at a researcher-chosen value, we argue that it should be interpreted as a data-tunable curvature parameter governing the finite-sample behavior of the CRPD objective. Through implied…

GMM 与矩条件

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-01

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