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Imposing Observation-Varying Equality Constraints Using Generalised Restricted Least Squares

机译:使用广义受限最小二乘法强加观察变量相等约束

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摘要

Linear equality restrictions derived from economic theory are frequently observation-varying. Except in special cases, Restricted Least Squares (RLS) cannot be used to impose such restrictions without either underconstraining or overconstraining the parameter space. We solve the problem by developing a new estimator that collapses to RLS in cases where the restrictions are observation-invariant. We derive some theoretical properties of our so-called Generalised Restricted Least Squares (GRLS) estimator, and conduct a simulation experiment involving the estimation of a constant returns to scale production function. We find that GRLS significantly outperforms RLS in both small and large samples.
机译:从经济理论得出的线性等式限制通常是随观察而变化的。除特殊情况外,在不限制或过度限制参数空间的情况下,不能使用限制最小二乘(RLS)施加此类限制。我们通过开发一个新的估计器解决了这个问题,该估计器在观察不变的情况下会崩溃为RLS。我们推导了所谓的广义有限最小二乘(GRLS)估计器的一些理论属性,并进行了一个模拟实验,其中涉及对规模生产函数的恒定收益进行估计。我们发现无论大小样本,GRLS均明显优于RLS。

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