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摘要
实际上，所有旨在纠正回归中协变量测量误差的方法都依赖于某种形式的附加信息（例如，验证数据、已知误差分布、重复测量或仪器）。相反，我们建立了完全非参数的经典误差-变量模型可以从回归变量和因变量的数据中识别，除非该模型采用非常特定的参数形式。该参数族包括（但不限于）具有正态分布变量的线性规范是一个众所周知的特例。这一结果依赖于以平滑约束和非均匀特征函数假设为形式的标准原始正则性条件。我们的方法可以处理单调和非单调规范，前提是后者的振荡次数有限。鉴于非常具体的未识别参数函数形式可以说是例外而不是规则，该识别结果应具有广泛的适用性。它为处理非线性和非参数模型中的测量误差开辟了一个新的视角，为纠正以前认为不可能的数据集中的测量误差（由于缺乏关于测量误差的附加信息）开辟了一条新的实用方法。我们提出了一种基于非/半参数极大似然的估计量，推导了其渐近性质，并通过仿真研究和在企业投资行为与市场价值之间的关系中的应用，证明了该方法的有效性。本文的补充材料可在网上获得。
建议引用
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内政部：10.1080/01621459.2012.751872
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