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      Conditional moment estimation of nonlinear equation systems : with an application to an oligopoly model of cooperative R & D

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      https://www.riss.kr/link?id=M8010810

      • 저자
      • 발행사항

        Berlin ; New York : Springer, c2001

      • 발행연도

        2001

      • 작성언어

        영어

      • 주제어
      • KDC

        320.8 판사항(3)

      • DDC

        519.5/44 판사항(21)

      • ISBN

        3540412077 (softcover : alk. paper)

      • 자료형태

        단행본(다권본)

      • 발행국(도시)

        Germany

      • 서명/저자사항

        Conditional moment estimation of nonlinear equation systems : with an application to an oligopoly model of cooperative R & D / Joachim Inkmann.

      • 형태사항

        viii, 214 p. : ill. ; 24 cm.

      • 총서사항

        Lecture notes in economics and mathematical systems = 0075-8450 ; v.497

      • 일반주기명

        Originally presented as the author's thesis (doctoral)--University of Konstanz, 2000.
        Includes bibliographical references (p. [200]-214).

      • 소장기관
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        • 고려대학교 세종학술정보원 소장기관정보 Deep Link
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      부가정보

      목차 (Table of Contents)

      • CONTENTS
      • 1 Introduction = 1
      • Part Ⅰ Estimation Theory
      • 2 The Conditional Moment Approach to GMM Estimation = 6
      • 2.1 Estimation Principle = 6
      • CONTENTS
      • 1 Introduction = 1
      • Part Ⅰ Estimation Theory
      • 2 The Conditional Moment Approach to GMM Estimation = 6
      • 2.1 Estimation Principle = 6
      • 2.2 Examples = 8
      • 2.3 Two-Step Estimators = 17
      • 3 Asymptotic Properties of GMM Estimators = 20
      • 3.1 Consistency = 20
      • 3.2 Asymptotic Distribution = 25
      • 4 Computation of GMM Estimators = 28
      • 4.1 The Newton-Raphson Method = 28
      • 4.2 A Stopping Rule for Initial Estimators = 30
      • 5 Asymptotic Efficiency Bounds = 36
      • 5.1 Semiparametric Efficiency = 36
      • 5.2 Optimal Weights = 40
      • 5.3 Optimal Instruments = 45
      • 6 Overidentifying Restrictions = 55
      • 6.1 Asymptotic Efficiency Gains = 55
      • 6.2 Higher Order Moment Conditions = 60
      • 6.3 Moments of Compounded Distributions = 62
      • 6.4 Complementary Data Sources = 63
      • 7 GMM Estimation with Optimal Weights = 67
      • 7.1 Iterative Estimators = 67
      • 7.2 Small Sample Shortcomings = 68
      • 7.3 Lessons from Ⅳ Estimation = 74
      • 7.4 Application to GMM Estimation = 84
      • 7.5 Bootstrapping for GMM Estimators = 92
      • 7.6 Empirical Likelihood Approaches = 98
      • 8 GMM Estimation with Optimal Instruments = 107
      • 8.1 Parametric Two-step Estimation = 107
      • 8.2 Series Approximation = 112
      • 8.3 K-Nearest Neighbor Estimation = 117
      • 8.4 Kernel Estimation = 119
      • 8.5 Cross-Validation = 121
      • 9 Monte Carlo Investigation = 123
      • 9.1 GMM versus Maximum Likelihood Estimation = 123
      • 9.2 GMM versus Empirical Likelihood Estimation = 144
      • Part Ⅱ Application
      • 10 Theory of Cooperative R&D = 153
      • 10.1 Motivation = 153
      • 10.2 Intra-and Inter-Industry R&D Cooperation = 157
      • 10.3 Extension to Vertically Related Industries = 161
      • 10.4 Horizontal and Vertical R&D Cooperation = 165
      • 10.5 Empirical Implications of the Model = 177
      • 11 Empirical Evidence on Cooperative R&D = 179
      • 11.1 Data = 179
      • 11.2 Specification = 183
      • 11.3 Estimation Results = 188
      • 12 Conclusion = 198
      • References = 200
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