Optimal comparison of misspecified moment restriction models under a chosen measure of fit
选定拟合度量下误设矩限制模型的最优比较AI 解读 ↓
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选定拟合度量下误设矩限制模型的最优比较
- 研究问题
- 当两个矩限制模型都存在误设时，如何针对指定拟合度量检验两者等价，并在固定非局部备择下界定比较检验的最优性？
- 方法与思路
- 作者采用广义Neyman–Pearson准则推导不可行最优检验，再针对加权欧氏矩范数构造可行近似，并研究局部功效等扩展。
- 材料陈述的贡献
- 摘要给出误设模型比较的最优性框架与可行近似统计量，并称模拟中近似检验比Rivers–Vuong检验具有更高功效。
- 阅读关注点
- 应核对拟合度量如何改变比较原假设、错误概率衰减准则、不可行到可行的近似步骤，以及模拟功效比较的设定。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，近似程度、适用条件和模拟差异未量化；模型排序取决于拟合度量，不能解释为普遍的模型优劣。
原文摘要
Suppose that the econometrician is interested in comparing two misspecified moment restriction models, where the comparison is performed in terms of some chosen measure of fit. This paper is concerned with describing an optimal test of the Vuong (1989) and Rivers and Vuong (2002) type null hypothesis that the two models are equivalent under the given measure of fit (the ranking may vary for different measures). We adopt the generalized Neyman–Pearson optimality criterion, which focuses on the decay rates of the type I and II error probabilities under fixed non-local alternatives, and derive an optimal but practically infeasible test. Then, as an illustration, by considering the model comparison hypothesis defined by the weighted Euclidean norm of moment restrictions, we propose a feasible approximate test statistic to the optimal one and study its asymptotic properties. Local power properties, one-sided test, and comparison under the generalized empirical likelihood-based measure of fit are also investigated. A simulation study illustrates that our approximate test is more powerful than the Rivers–Vuong test.