SIMPLE SEMIPARAMETRIC ESTIMATION OF ORDERED RESPONSE MODELS
SIMPLE SEMIPARAMETRIC ESTIMATION OF ORDERED RESPONSE MODELS
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有序响应模型的简单半参数估计
DOI：
10.1017/s0266466622000317
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发表时间：
2022
影响因子：
0.8
通讯作者：
Yu Zhengfei
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu Ruixuan;Yu Zhengfei
对于误差分布未知的有序响应模型，提出了两种简单的半参数估计方法。所提出的方法不需要用户选择任何调谐参数，他们自动纳入未知分布函数的单调性限制。固定模型中的有限维参数，我们基于相关的二元选择数据或整个有序响应数据构造误差分布的非参数极大似然估计。然后，我们得到估计的分布函数的矩条件的基础上的有限维参数的估计。我们的半参数方法提供了回归系数和阈值参数的root-n一致和渐近正态估计。我们还开发了有效的引导程序的推理。我们的方法的优点证明了在模拟研究和真实的数据应用。
We propose two simple semiparametric estimation methods for ordered response models with an unknown error distribution. The proposed methods do not require users to choose any tuning parameters, and they automatically incorporate the monotonicity restriction of the unknown distribution function. Fixing finite-dimensional parameters in the model, we construct nonparametric maximum likelihood estimates for the error distribution based on the related binary choice data or the entire ordered response data. We then obtain estimates for finite-dimensional parameters based on moment conditions given the estimated distribution function. Our semiparametric approaches deliver root-n consistent and asymptotically normal estimators of the regression coefficient and threshold parameter. We also develop valid bootstrap procedures for inference. The advantages of our methods are borne out in simulation studies and a real data application.
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期刊：
影响因子：
--
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