Inference in nonparametric/semiparametric moment equality models with shape restrictions
带形状约束的非参数与半参数矩等式模型推断AI 解读 ↓
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带形状约束的非参数与半参数矩等式模型推断
- 研究问题
- 对于由任意多个无条件矩等式识别的无限维参数，如何检验形状约束，并在点识别和部分识别情形下构造有效置信集？
- 方法与思路
- 作者利用形状约束产生的凸限制集合，构造一致控制检验水平的检验，再通过反演检验得到施加形状约束后的参数置信集。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法同时适用于点识别和部分识别模型；模拟展示有限样本性质，林业拍卖应用显示形状约束可显著改善推断。
- 阅读关注点
- 应核对允许的形状约束、凸性和矩条件要求，一致水平控制的范围，以及拍卖应用中改善推断所采用的具体比较指标。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要版本；摘要未提供检验统计量、完整正则条件或改善幅度，应用结论不能推广到所有形状约束模型。
原文摘要
This paper studies the inference problem of an infinite‐dimensional parameter with a shape restriction. This parameter is identified by arbitrarily many unconditional moment equalities. The shape restriction leads to a convex restriction set. I propose a test of the shape restriction, which controls size uniformly and applies to both point‐identified and partially identified models. The test can be inverted to construct confidence sets after imposing the shape restriction. Monte Carlo experiments show the finite‐sample properties of this method. In an empirical illustration, I apply the method to ascending auctions held by the US Forest Service and show that imposing shape restrictions can significantly improve inference.