A simple estimator for partial linear regression with endogenous nonparametric variables

Michael S. Delgado; Christopher F. Parmeter

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A simple estimator for partial linear regression with endogenous nonparametric variables

机译：具有内生非参数变量的部分线性回归的简单估计

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We propose a simple kernel estimator for semiparametric partial linear models with endogeneity in the nonparametric function. Compared to the existing backfitting estimator, our estimator is notationally simpler and relatively easier to implement. We also discuss data-driven bandwidth selection to implement this estimator in practice. Monte Carlo exercises show that the finite sample performance of these two estimators is similar.

机译：对于非参数函数中具有内生性的半参数部分线性模型，我们提出了一个简单的核估计器。与现有的后向拟合估计器相比，我们的估计器在概念上更简单并且相对容易实现。我们还将讨论数据驱动的带宽选择，以在实践中实现此估算器。蒙特卡洛练习表明，这两个估计量的有限样本性能相似。

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来源
《Economics letters》 |2014年第1期|100-103|共4页
作者
Michael S. Delgado; Christopher F. Parmeter;
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作者单位

Department of Agricultural Economics, Purdue University, West Lafayette, IN 47907, United States;

Department of Economics, University of Miami, Coral Gables, FL 33124, United States;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Semiparametric; Partial linear; Endogeneity; Instrumental variables; Monte Carlo;

机译：半参数部分线性;内生性工具变量;蒙特卡洛;

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