Sieve M inference on irregular parameters
Sieve M inference on irregular parameters
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不规则参数的 Sieve M 推断
DOI：
10.1016/j.jeconom.2014.04.009
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发表时间：
2014
影响因子：
6.3
通讯作者：
Z. Liao
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xiaohong Chen;Z. Liao
本文给出了具有IID数据的半非参数模型可能不规则的(即，慢于根N可估的)泛函的筛选推断。给出了可能不规则泛函的插入式Sieve M估计的一个简单的一致方差估计，以及Sieve t统计量的渐近标准正态分布。我们证明了，对于不规则泛函的假设检验，筛选似然比统计量是渐近卡方分布的。这些结果对可能具有奇异半参数有效界的结构参数的推断是有用的。对Heckman和Singer(1984)的持续期模型进行了模拟研究和实证应用。
This paper presents sieve inferences on possibly irregular (ie, slower than root-n estimable) functionals of semi-nonparametric models with iid data. We provide a simple consistent variance estimator of the plug-in sieve M estimator of a possibly irregular functional, and the asymptotic standard normality of the sieve t statistic. We show that, for hypothesis testing of irregular functionals, the sieve likelihood ratio statistic is asymptotically Chi-square distributed. These results are useful in inference on structural parameters that may have singular semiparametric efficiency bounds. A simulation study and an empirical application of Heckman and Singer (1984) duration model are presented.