A SIMPLE OMNIBUS OVERIDENTIFICATION SPECIFICATION TEST FOR TIME SERIES ECONOMETRIC MODELS
时间序列计量模型的简便综合过度识别设定检验AI 解读 ↓
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时间序列计量模型的简便综合过度识别设定检验
- 研究问题
- 如何为时间序列模型构造综合设定检验，并解决积分条件矩检验统计量非枢轴、临界值难以计算的问题？
- 方法与思路
- 作者使用残差二次函数的最小值构造过度识别检验，并通过投影解释提出仅需线性回归计算临界值的 wild bootstrap。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法不论模型函数形式如何都可简便计算临界值，同时保留积分条件矩检验的可容许性性质。
- 阅读关注点
- 应核对残差二次目标、投影空间及过度识别限制的构造，并确认可容许性的含义和 bootstrap 对时间依赖的要求。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；模型类别、依赖条件和检验力细节未说明，临界值易算不能直接证明有限样本表现更优。
原文摘要
Despite their theoretical advantages, Integrated Conditional Moment (ICM) specification tests are not commonly employed in the econometrics practice. An important reason is that the employed test statistics are nonpivotal, and so critical values are not readily available. This article proposes an omnibus test in the spirit of the ICM tests of Bierens and Ploberger (1997, Econometrica 65, 1129–1151) where the test statistic is based on the minimized value of a quadratic function of the residuals of time series econometric models. The proposed test falls under the category of overidentification restriction tests started by Sargan (1958, Econometrica 26, 393–415). The corresponding projection interpretation leads us to propose a straightforward wild bootstrap procedure that requires only linear regressions to estimate the critical values irrespective of the model functional form. Hence, contrary to other existing ICM tests, the critical values are easily calculated while the test preserves the admissibility property of ICM tests.