A simple specification test for models with many conditional moment inequalities
大量条件矩不等式模型的简便设定检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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大量条件矩不等式模型的简便设定检验
- 研究问题
- 对于包含大量乃至不可数多个条件矩等式或不等式的部分识别模型，如何构建允许弱识别、非可微矩条件且计算可行的设定检验？
- 方法与思路
- 作者复用检验统计量中计算昂贵的组成部分来构造临界值，并采用非常规样本拆分，对同一原假设实施多个检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验在广泛数据生成过程上统一控制检验水平，对固定备择具有一致功效，并刻画部分局部备择下的功效。
- 阅读关注点
- 应核对所谓弱假设的具体内容、多次检验如何共同控制水平、计算复用的有效性，以及局部备择范围和三组模拟的设计。
- 阅读边界
- 仅依据所给 OpenAlex 摘要；条件矩的具体形式、样本拆分规则和局部备择条件未说明，不能判断其对特定经济模型的适用性。
原文摘要
This paper proposes a simple specification test for partially identified models with a large or possibly uncountably infinite number of conditional moment (in)equalities. The approach is valid under weak assumptions, allowing for both weak identification and non-differentiable moment conditions. Computational simplifications are obtained by reusing certain expensive-to-compute components of the test statistic when constructing the critical values. Because of the weak assumptions, the procedure faces a new set of interesting theoretical issues which we show can be addressed by an unconventional sample-splitting procedure that runs multiple tests of the same null hypothesis. The resulting specification test controls size uniformly over a large class of data generating processes, has power tending to 1 for fixed alternatives, and has power against certain local alternatives which we characterize. Finally, the testing procedure is demonstrated in three simulation exercises.