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亚历山大·托戈维茨基

不可分离工具变量模型独立性估计的最小距离。 （英语） Zbl 1452.62255号

《经济学杂志》。 199，第1期，35-48（2017）.
小结：我为不可分离工具变量模型开发了一个半参数最小独立距离估计量。独立条件确定了许多类型的离散和连续仪器的模型。估计量被视为最接近满足此独立性条件的参数值。实现估计器需要对仪器上的内生变量进行分位数回归，因此该过程分为两步，第一步是有限或无限维冗余参数。我证明了一个参数但灵活的非线性结果方程的一致性并建立了渐近正态性。还显示了非参数引导的一致性。我通过使用1979年国家纵向调查的数据估计学校教育回报来说明估算值的使用。

引用于4文件

MSC公司：

62G05型 非参数估计
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
62E20型 统计学中的渐近分布理论
62G09号 非参数统计重采样方法
62第20页 统计学在经济学中的应用

关键词：

不可分离模型;工具变量;分位数回归;两步估计;最小独立距离;未观察到的异质性

软件：

TOMLAB公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Torgovitsky}，J.经济。199，编号1，35-48（2017；Zbl 1452.62255）
全文： 内政部

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