Testing overidentifying restrictions with many instruments and heteroskedasticity
多工具变量与异方差下的过度识别限制检验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：摘要研究一般工具变量模型的过度识别检验，未明确处理效应、结构模型或特定宏观金融应用，分类证据不足。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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多工具变量与异方差下的过度识别限制检验
- 研究问题
- 当工具变量数量可随样本增长且存在异方差时，如何检验过度识别限制，并降低传统检验对工具数量的敏感性？
- 方法与思路
- 作者采用过度识别统计量的刀切版本，推导工具数量可与样本量同阶增长时的渐近临界值，并考察固定工具情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验允许异方差且避免对工具投影矩阵施加假设；模拟中比所比较的传统检验更准确、敏感性更低。
- 阅读关注点
- 应核对刀切统计量和方差估计的构造、工具数量增长的边界，以及固定工具数量结论为何另要求同方差。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断工具强度与其他正则条件；摘要也未声称固定工具且异方差时同样有效。
原文摘要
This paper gives a test of overidentifying restrictions that is robust to many instruments and heteroskedasticity. It is based on a jackknife version of the overidentifying test statistic. Correct asymptotic critical values are derived for this statistic when the number of instruments grows large, at a rate up to the sample size. It is also shown that the test is valid when the number of instruments is fixed and there is homoskedasticity. This test improves on recently proposed tests by allowing for heteroskedasticity and by avoiding assumptions on the instrument projection matrix. This paper finds in Monte Carlo studies that the test is more accurate and less sensitive to the number of instruments than the Hausman–Sargan or GMM tests of overidentifying restrictions.