Tests for Almost Stochastic Dominance
近似随机占优检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要提供一般随机占优与分布排序检验，未明确微观分布效应、金融风险或其他给定细分的应用背景。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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近似随机占优检验
- 研究问题
- 如何统一刻画严格与近似随机占优，估计两变量排序条件的最小违反比例，并建立具有一致性的自助检验？
- 方法与思路
- 作者构造二维随机占优指数，据此估计最小违反比例，推导常用随机序下的渐近性质，并建立自助估计与检验程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该指数同时描述严格和近似随机占优，论文给出相关估计量的渐近理论、自助强一致性条件及一致检验。
- 阅读关注点
- 应核对二维指数与最小违反比例的定义、不同随机序对应的条件，以及边界情形下自助法和检验的有效性。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要，无法判断具体随机序、边界正则条件、模拟结果或真实数据内容，也不能推断版本变化。
原文摘要
We introduce a two-dimensional stochastic dominance (2DSD) index to characterize both strict and almost stochastic dominance. Based on this index, we derive an estimator for the minimum violation ratio (MVR), also known as the critical parameter, of the almost stochastic ordering condition between two variables. We determine the asymptotic properties of the empirical 2DSD index and MVR for the most frequently used stochastic orders. We also provide conditions under which the bootstrap estimators of these quantities are strongly consistent. As an application, we develop consistent bootstrap testing procedures for almost stochastic dominance. The performance of the tests is checked via simulations and the analysis of real data.