Testing a parametric quantile-regression model with an endogenous explanatory variable against a nonparametric alternative
含内生解释变量的参数分位数回归模型检验AI 解读 ↓
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含内生解释变量的参数分位数回归模型检验
- 研究问题
- 当函数由含工具变量的条件分位数限制识别时，如何检验其是否属于有限维参数族，并对非参数替代模型保持检验能力？
- 方法与思路
- 作者针对参数函数族构造规格检验，以非参数模型为备择；摘要称该检验避开非参数工具变量估计的病态逆问题，并用模拟考察表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验在温和条件下对任意备择一致，并对距离原假设为样本量平方根倒数量级的一类备择具有所述一致功效性质。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对条件分位数限制、检验统计量及临界值构造，尤其核对局部备择类、距离定义与功效接近一的精确量词。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定温和条件的内容或局部功效结论的完整范围；摘要未说明有限样本尺寸、功效数值及识别细节。
原文摘要
This paper is concerned with inference about a function g that is identified by a conditional quantile restriction involving instrumental variables. The paper presents a test of the hypothesis that g belongs to a finite-dimensional parametric family against a nonparametric alternative. The test is not subject to the ill-posed inverse problem of nonparametric instrumental variable estimation. Under mild conditions, the test is consistent against any alternative model. In large samples, its power is arbitrarily close to 1 uniformly over a class of alternatives whose distance from the null hypothesis is proportional to n-1/2, where n is the sample size. Monte Carlo simulations illustrate the finite-sample performance of the test.