Journal of Business and Economic Statistics· 2012Q1
Heterskedastisiteyi Yanlış Ölçülmüş ve İçsel Regresör Modellerini Tanımlamak ve Tahmin Etmek İçin Kullanmak
Using Heteroscedasticity to Identify and Estimate Mismeasured and Endogenous Regressor Models
- 2.609atıf
- Q1SCImago
- 2012yıl
Kısa özet
Yeni bir yöntem, enstrümantal değişkenler veya tekrarlanan ölçümler olmasa bile, yanlış ölçülmüş veya içsel regresörlere sahip modelleri tanımlamak ve tahmin etmek için heteroskedastisiteyi kullanır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Yanlış ölçülmüş/içsel regresörlere sahip modeller için yeni bir tanımlama yöntemi önerir.
- Tanımlama kaynağı olarak heteroskedastisiteyi kullanır.
- Enstrümantal değişkenler veya tekrarlanan ölçümlerin bulunmadığı durumlarda uygulanabilir.
- İki aşamalı en küçük kareler ve GMM tahmincileri sunar.
- Küme tanımlama sınırları türetir ve ampirik bir uygulama sunar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
This article proposes a new method of obtaining identification in mismeasured regressor models, triangular systems, and simultaneous equation systems. The method may be used in applications where other sources of identification, such as instrumental variables or repeated measurements, are not available. Associated estimators take the form of two-stage least squares or generalized method of moments. Identification comes from a heteroscedastic covariance restriction that is shown to be a feature of many models of endogeneity or mismeasurement. Identification is also obtained for semiparametric partly linear models, and associated estimators are provided. Set identification bounds are derived for cases where point-identifying assumptions fail to hold. An empirical application estimating Engel curves is provided.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Journal of Business and Economic Statistics, 2012 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: İstatistik ve Olasılık
Statistics and ProbabilityMathematics