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Three-stage semi-parametric inference: Control variables and differentiability

delete2019-07-01
delete4
PRE
AI
J
Jinyong Hahn *
G
Geert Ridder
DOI:10.1016/j.jeconom.2018.12.016delete
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摘要

摘要

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我们展示了Newey (1994) 在计量经济学中引入的路径导数计算对于多步半参数估计量的有用性。这些估计量使用矩条件来估计有限维参数,这些矩条件取决于分别在估计过程的第二步和第一步中估计的观测和估计回归量的非参数回归。我们先前的论文表明,Newey的计算可以扩展到三步估计量。在本文中,我们考虑了具有不可分离误差和与这些误差相关的回归变量的半参数计量经济学模型中的控制变量 (CV) 估计量和相关统计数据。具有内生回归变量的不可分离计量经济学模型通常通过平均矩限制来识别,该平均矩限制对控制变量进行平均,并且这些控制变量在第一阶段通过 (非) 参数回归来估计。我们研究了此类估计量的推断方面,其中我们专注于有限维参数向量或统计量。直到现在,CV估计量的渐近分布和渐近方差的封闭形式表达式才可用。我们的路径导数计算比通过随机展开推导渐近分布要简单得多,这对于多步半参数估计量来说尤其复杂。我们还考虑了参数的公正和过度识别,并提出了一种诊断测试,用于过度识别具有不可分离误差和内生误差的模型中的限制回归变量。最后,如果矩条件不可微,则路径导数计算失效。在一个示例中,我们表明不可微性与估算器的不规则行为相关联。(C) 2018 Elsevier b.V.保留所有权利。
Keyword:
Endogenous regressor
Non-separable errors
Control variable
Influence function
Overidentification
Differentiability
AI总结

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