作者
上市的：- 维塔利·奥利先科
（财政研究所）
- 理查德·史密斯
（财政研究所）
摘要
以矩限制的形式给出额外的分布信息，核密度和分布函数估值器采用隐含的广义经验似然概率作为权重，由于系统地使用了这些额外信息，从而减少了方差。这里特别有趣的是在由有限数量的力矩限制定义的半参数模型中估计（广义）残差的密度或分布函数。这些估计值具有很大的实际意义，可能用于诊断目的，包括对误差分布的参数假设进行测试、良好性测试或过度识别力矩限制的测试。本文给出了一致性的条件，并描述了本文提出的核密度和分布估计量的渐近均方误差性质。一项模拟研究评估了这些估计器的小样本性能。
建议引用
维塔利·奥利先科（Vitaliy Oryshchenko）和理查德·史密斯（Richard J.Smith），2018年。"改进的密度和分布函数估计,"CeMMAP工作文件CWP47/18，财政研究所微观数据方法与实践中心。手柄：RePEc:ifs:cemmap:47/18
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此项目的其他版本：
- 维塔利·奥利先科（Vitaliy Oryshchenko）和理查德·史密斯（Richard J.Smith），2017年。"改进的密度和分布函数估计,"论文1711.04793，arXiv.org，2018年6月修订。
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