Stein-like 2SLS estimator
Stein-like 2SLS estimator
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类 Stein 2SLS 估计器
DOI：
10.1080/07474938.2017.1307579
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发表时间：
2017
影响因子：
1.2
通讯作者：
Hansen, Bruce E.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hansen, Bruce E.
Maasoumi提出了一个Stein样估计联立方程，并表明他的Stein收缩估计有限样本风险有界，不同于三阶段最小二乘估计。我们重新审视他的建议，调查斯坦样收缩的背景下，两阶段最小二乘（2SLS）估计的结构参数。我们的估计如下Maasoumi在采取加权平均的2SLS和普通最小二乘估计，与重量相反的依赖于Hausman统计的外生性。利用局部-外生渐近理论，我们得到了Stein估计量的渐近分布，并计算了其渐近风险。我们发现，如果内生变量的数量超过2，那么收缩估计有严格小于2SLS估计的风险，扩展了经典的结果James和Stein。在一个简单的模拟实验中，我们表明，收缩估计已大大减少了有限样本中位平方误差相对于标准的2SLS估计。
Maasoumi proposed a Stein-like estimator for simultaneous equations and showed that his Stein shrinkage estimator has bounded finite sample risk, unlike the three-stage least square estimator. We revisit his proposal by investigating Stein-like shrinkage in the context of two-stage least square (2SLS) estimation of a structural parameter. Our estimator follows Maasoumi in taking a weighted average of the 2SLS and ordinary least square estimators, with the weight depending inversely on the Hausman statistic for exogeneity. Using a local-to-exogenous asymptotic theory, we derive the asymptotic distribution of the Stein estimator and calculate its asymptotic risk. We find that if the number of endogenous variables exceeds 2, then the shrinkage estimator has strictly smaller risk than the 2SLS estimator, extending the classic result of James and Stein . In a simple simulation experiment, we show that the shrinkage estimator has substantially reduced finite sample median squared error relative to the standard 2SLS estimator.
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