【摘 要】
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许多微观经济数据存在着测量误差,忽视测量误差很可能会导致内生性问题而无法得到变量之间的真实关系。文章考虑非参数部分带测量误差的部分线性模型的估计,在解释变量存在另
【机 构】
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上海财经大学经济学院,上海财经大学数理经济学教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11271242);2015年度上海市曙光计划项目
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许多微观经济数据存在着测量误差,忽视测量误差很可能会导致内生性问题而无法得到变量之间的真实关系。文章考虑非参数部分带测量误差的部分线性模型的估计,在解释变量存在另一个不精确度量的识别条件下,利用核估计、Fourier变换和特征函数方法建立非参数的两步估计。Monte Carlo模拟结果表明本文的估计表现良好,与忽略测量误差的核估计相比,本文提出的方法能更好地拟合非线性函数。实证结果表明,样本数据支持常见的对数线性模型设定形式。
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