A consistent bootstrap procedure for the maximum score estimator
A consistent bootstrap procedure for the maximum score estimator
复制标题
最大分数估计器的一致引导程序
DOI：
10.1016/j.jeconom.2018.04.001
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发表时间：
2018
影响因子：
6.3
通讯作者：
Sen, Bodhisattva
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Patra, Rohit Kumar;Seijo, Emilio;Sen, Bodhisattva
本文提出了一种新的基于模型的平滑自举方法，用于对Manski（1975,1985）的最大分数估计量进行推理并证明其一致性。在此问题中，我们给出了任意自举过程的一致性的一组充分条件。通过仿真研究，比较了不同自举方法的有限样本性能。结果表明，我们提出的平滑自举优于其他自举方案，包括m- of-n自举。此外，我们证明了由二元选择模型引起的三角形随机变量数组的收敛定理，这可能是独立的兴趣。
In this paper we propose a new model-based smoothed bootstrap procedure for making inference on the maximum score estimator of Manski (1975, 1985) and prove its consistency. We provide a set of sufficient conditions for the consistency of any bootstrap procedure in this problem. We compare the finite sample performance of different bootstrap procedures through simulation studies. The results indicate that our proposed smoothed bootstrap outperforms other bootstrap schemes, including the m-out-of-n bootstrap. Additionally, we prove a convergence theorem for triangular arrays of random variables arising from binary choice models, which may be of independent interest.
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