半/非参数条件矩模型的筛分 Wald 和 QLR 推断

Xiaohong Chen; Demian Pouzo

半/非参数条件矩模型的筛分 Wald 和 QLR 推断

统计理论 2018-01-04 v2 计量经济学统计理论

作者: Xiaohong Chen , Demian Pouzo

摘要

本文考虑了对具有可能非光滑广义残差的半/非参数条件矩约束泛函的推断，其中包括所有（非线性）非参数工具变量 (IV) 作为特例。这些模型通常是病态的，因此难以验证（可能是非线性的）泛函是否具有 $\sqrt{n}$ 可估计性。我们提供了计算简单且统一的推断程序，无论泛函是否具有 $\sqrt{n}$ 可估计性，该程序在渐近意义上均有效。我们建立了以下新的有用结果：(1) （可能是非线性的）泛函的插件惩罚筛分最小距离 (PSMD) 估计量的渐近正态性；(2) 插件 PSMD 估计量的简单筛分方差估计量的一致性，从而得出筛分 Wald 统计量的渐近卡方分布；(3) 零假设下最优加权筛分拟似然比 (QLR) 检验的渐近卡方分布；(4) 零假设下非最优加权筛分 QLR 统计量的渐近紧分布；(5) 广义残差自助法筛分 Wald 和 QLR 检验的一致性；(6) 筛分 Wald 和 QLR 检验及其自助法版本的局部幂性质；(7) 维数增加的泛函的筛分 Wald 和 SQLR 的渐近性质。文中展示了模拟研究以及对非参数分位数 IV 回归的实证说明。

关键词

半/非参数条件矩模型筛分估计 Wald 检验拟似然比检验工具变量渐近正态性自助法

引用

@article{arxiv.1411.1144,
  title  = {Sieve Wald and QLR Inferences on Semi/nonparametric Conditional Moment Models},
  author = {Xiaohong Chen and Demian Pouzo},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1411.1144},
  year   = {2018}
}

备注

Accepted for publication in Econometrica. Minor typos corrected

半/非参数条件矩模型的筛分 Wald 和 QLR 推断

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关键词

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