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无附加信息的非经典变量误差模型的非参数辨识与估计

作者

上市的：
  • 陈晓红

    （耶鲁大学）

  • 胡应耀

    （约翰·霍普金斯大学）

  • 亚瑟·莱贝尔

    （波士顿学院）

摘要

本文研究了一类具有未观测离散协变量的非参数回归模型的识别和估计问题。样本由一个因变量和一组协变量组成，其中一个是离散的，与未观察到的协变量任意相关。观测到的离散协变量与未观测到的协变量具有相同的支持度，可以被解释为未观测协变量的代理或错误测量，但具有未知分布的非经典测量误差。在给定回归函数单调性和给定数据可直接检验的秩条件的情况下，我们获得了模型的非参数辨识。我们的识别策略不需要额外的样本信息，例如工具变量或二次样本。然后，我们通过筛选最大似然法估计模型，并提供了感兴趣的光滑泛函的根n渐近正态性和半参数效率。给出了两个小型仿真，以说明辨识和估计结果。

建议引用

  • 陈晓红（Xiaohong Chen）、胡应耀（Yingyao Hu）和亚瑟·莱贝尔（Arthur Lewbel），2007年。"无附加信息的非经典变量误差模型的非参数辨识与估计,"波士顿学院经济学工作论文676，波士顿学院经济系。
    • 手柄：RePEc:boc:bocoec:676
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    引文

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    引用人：

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