| 研究概要 |
セミパラメトリックな推定方法であるEmpirical Likelihood推定法、Exponential Tilting推定法、GMM推定法の有限標本でのバイアス、標準偏差がモーメント条件が増えるとどのように変わっていくかをモンテカルロシミュレーションを使って分析した。
Newey and Newey(2001)の漸近展開を使った予想ではGMM推定量のバイアスはモーメント条件が増えるにつれて線形に増えるが、Empirical Likelihood推定量とExponential Tilting推定量のバイアスはモーメント条件の増加により増えていかないというものであった。しかし、実験の結果はこの予想とは異なる。モーメント条件の数がデータ数の10%以内の場合はEmpirical Likelihood推定量とExponential Tilting推定量のバイアスはほとんど増えずにGMM推定量のバイアスは線形で増えていくという予想のとうりであったが、モーメント条件の数がデータ数の12-15%のところでEmpirical Likelihood推定量とExponential Tilting推定量のバイアスは急激に増えていきGMM推定量のバイアスを上回るという現象を発見した。またEmpirical Likelihood推定量とExponential Tilting推定量の標準偏差はモーメント条件の数が増えるにしたがって増えていくことも見いだした。
この結果は2003年7月にオーストラリアで開かれるModsim 2003 (International Congress on Modelling and Simulation) で発表する。
参考文献 W.K.Newey and R.J.Smith "Higher order properties of GMM and Generalized Empirical Likelihood Estimators"2001,Working paper
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