Penalized continuous updating estimator for dispersion reduction

Resumo

O estimador GMM de Atualização Contínua (CUE), proposto por Hansen et al. (1996), é especialmente útil no contexto de modelos de variáveis instrumentais com instrumentos fracos e numerosos devido à sua consistência sob teoria assintótica de muitos instrumentos fracos e ao seu menor viés amostral finito em comparação ao estimador GMM em dois passos. No entanto, a literatura relata dispersão significativa do CUE. Há duas razões para esse problema de dispersão. A primeira, indicada por Moreira et al. (2024), decorre de otimização subótima, e a segunda ´e inerente ao próprio estimador. Analisamos como funções de penalização tradicionais, como as normas l1 e l2, podem gerar viés significativo quando a função objetivo ´e limitada, como no caso do CUE, e o parâmetro de interesse ´e grande. Propomos uma penalização racional que ajuda a reduzir a amplitude interquartílica inerente ao CUE, ao mesmo tempo em que mantém seu baixo viés mediano. Com base no trabalho de Moreira et al. (2024) sobre a estrutura do CUE, garantimos que nosso estimador seja corretamente otimizado.

Ficha do documento

Tipo

Dissertação

Ano

2025

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Inglês

Acesso

Acesso aberto

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/37200

Temas

Dados

Palavras-chave

Estimador de atualização contínuaMétodo generalizado dos momentosVariáveis instrumentaisContinuous Updating EstimatorGeneralized Method of MomentsInstrumental VariablesModelos econométricosVariáveis instrumentais (Estatística)Teoria da estimativaEstatística matemática