使用Lasso在具有多个矩不等式的部分识别模型中进行推断
统计理论
2019-07-02 v4 统计方法学
统计理论
摘要
本文考虑在具有许多矩不等式的部分识别矩（不）等式模型中进行推断。我们提出了一种新颖的两步推断过程，该过程将 Chernozhukov, Chetverikov 和 Kato (2018a)（以下简称 CCK18）提出的方法与基于 Lasso 的第一步矩不等式选择相结合。我们的方法在潜在参数和数据分布上一致地控制渐近水平。此外，我们的方法的功效在参数空间的大部分区域上无论在理论上还是模拟中都优于 CCK18 中相应的两步方法。最后，我们表明我们基于 Lasso 的第一步可以通过对标准化样本均值进行阈值化来实现，因此易于实现。
引用
@article{arxiv.1604.02309,
title = {Inference in partially identified models with many moment inequalities using Lasso},
author = {Federico A. Bugni and Mehmet Caner and Anders Bredahl Kock and Soumendra Lahiri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.02309},
year = {2019}
}
备注
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