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胡安·卡洛斯·埃斯卡尼亚诺;朱，林

半参数样本选择模型的简单数据驱动估计。 （英语） Zbl 1491.62208号

经济。版次。 34，编号6-10，734-762（2015）.
摘要：本文提出了一个简单的完全数据驱动版本的J.L.鲍威尔’s[“截尾选择模型的半参数估计”，in：非线性统计建模。第十三届经济理论和计量经济学国际研讨会论文集。为纪念Takeshi Amemiya而作的论文。剑桥：剑桥大学出版社。165-296（2001）]样本选择模型的两步半参数估计。该方案的主要特点是，通过最小化拟合半参数模型的均方误差来选择用于估计无穷维冗余参数的带宽。我们正式证明了数据驱动推理的合理性。我们引入了带宽一致渐近正态性的概念，并证明了所提出的估计器在较宽的带宽范围内实现了这一特性。证明方法不同于[Powell，loc.cit.]中的方法，允许直接扩展到选择方程的其他半参数或甚至完全非参数规范。一个小蒙特卡罗的结果表明，与其他基于平滑参数替代选择的竞争估值器相比，我们的估值器具有优异的有限样本性能。

引用于2文件

MSC公司：

62第20页 统计学在经济学中的应用
62G08号 非参数回归和分位数回归
62G05型 非参数估计
62E20型 统计学中的渐近分布理论

关键词：

经验过程理论;半参数样本选择模型;两步估计器
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.C.Escanciano}和\textit{L.Zhu}，经济。版本34，编号6--10，734--762（2015；Zbl 1491.62208）
全文： 内政部 链接

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