論文の概要: Identification and Estimation of Simultaneous Equation Models Using Higher-Order Cumulant Restrictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06777v1
• Date: Sun, 12 Jan 2025 11:27:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 19:20:13.076075
• Title: Identification and Estimation of Simultaneous Equation Models Using Higher-Order Cumulant Restrictions
• Title（参考訳）: 高次累積制限を用いた同時方程式モデルの同定と推定
• Authors: Ziyu Jiang,
• Abstract要約: 線形連立方程式モデルにおける構造パラメータの同定は、経済学および関連する分野における基本的な課題である。 任意の対角的高累積条件下では、構造パラメータ行列は固有ベクトル問題を解くことで同定可能であることを示す。 我々のフレームワークは、それをテストする透過的な方法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.10992754495906
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identifying structural parameters in linear simultaneous equation models is a fundamental challenge in economics and related fields. Recent work leverages higher-order distributional moments, exploiting the fact that non-Gaussian data carry more structural information than the Gaussian framework. While many of these contributions still require zero-covariance assumptions for structural errors, this paper shows that such an assumption can be dispensed with. Specifically, we demonstrate that under any diagonal higher-cumulant condition, the structural parameter matrix can be identified by solving an eigenvector problem. This yields a direct identification argument and motivates a simple sample-analogue estimator that is both consistent and asymptotically normal. Moreover, when uncorrelatedness may still be plausible -- such as in vector autoregression models -- our framework offers a transparent way to test for it, all within the same higher-order orthogonality setting employed by earlier studies. Monte Carlo simulations confirm desirable finite-sample performance, and we further illustrate the method's practical value in two empirical applications.
• Abstract（参考訳）: 線形連立方程式モデルにおける構造パラメータの同定は、経済学および関連する分野における基本的な課題である。 最近の研究は高次分布モーメントを活用し、非ガウスデータがガウスのフレームワークよりも構造的な情報を運ぶという事実を活用している。 これらの寄与の多くは、構造的誤りに対してゼロ共分散仮定を必要とするが、本稿はそのような仮定を解消できることを示す。 具体的には,任意の対角的高累積条件下では,固有ベクトル問題を解くことによって構造パラメータ行列を同定できることを実証する。 これにより直接識別引数が得られ、一貫性と漸近的正規性の両方を持つ単純なサンプル・アナローグ推定器が動機付けられる。 さらに、ベクトル自己回帰モデルのような非相関性が証明不可能である場合、我々のフレームワークはそれをテストする透過的な方法を提供する。 モンテカルロシミュレーションにより望ましい有限サンプル性能が確認され、2つの経験的応用において本手法の実用的価値がさらに説明される。

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