~2段階最小二乗法〜 20180924

1. 真のモデルにおいて関心の変数xを従属変数とし、その他のxと操作変数z1,,,ztを独立変数として回帰。操作変数zrの回数推定値が0でないならば、操作変数法のモーメント条件その2をクリアする。そこで、xhatを計算し、真のモデルの独立変数として扱う。このxhatの係数推定量は一致性を持つ。

2. GMM 関心のパラメータ無限、セミパラメトリック、つまり変数の分布が知られておらず最尤法をしようできないばあいにもちいる。

3. パラ ノンパラ

前者 回帰係数少なく 後者 多くても気にせず