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三角系统中部分线性回归的估计

作者

上市的：
  • 辛庚

    （IFPRI）

  • 卡洛斯·马丁斯·菲略

    （科罗拉多大学）

  • 冯耀

    （西弗吉尼亚大学）

摘要

我们提出了三角系统中部分线性回归分量的基于核的估计，其中内生回归变量同时出现在回归的线性和非参数分量中。与文献中现有的其他估计量相比，例如Ai和Chen（2003）或Otsu（2011）提出的筛分估计量，我们的估计量具有明确的函数形式，并且更容易实现。他们依赖于Newey等人（1999）提出的一组假设，这些假设描述了回归中内生性的“控制函数”方法。我们探讨了使该模型适用于加性回归估计的条件矩限制，如Kim et al.（1999）和Manzan and Zerom（2005）所述。我们建立了模型线性分量参数估计量的一致性和渐近正态性，给出了一致的收敛速度，并建立了非参数分量估计量的渐近正态。此外，对于统计推断，还提供了参数估计的极限分布协方差的一致估计。一项小型蒙特卡罗研究揭示了我们估计量的有限样本性能，一个实证应用说明了它们的用途。

建议引用

  • 辛庚（Xin Geng）、卡洛斯·马丁斯·菲略（Carlos Martins-Filho）和冯耀（Feng Yao），2018年。"三角系统中部分线性回归的估计,"工作文件18-05，西弗吉尼亚大学经济系。
    • 手柄：RePEc:wvu:wpaper:18-05
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    IDEAS上列出的参考文献

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    1. 冯耀和张俊森，2015。"有效的基于核的半参数IV估计及其在解决教育回报率估计难题中的应用,"实证经济学，施普林格，第48卷（1），第253-281页，2月。
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