Tests for nonlinear restrictions under misspecified alternatives with an application to testing rational expectation hypotheses
局部误设备择下的非线性限制检验及理性预期应用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：摘要核心是通用GMM非线性限制检验，理性预期应用未提供足够信息对应所列具体细分领域。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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局部误设备择下的非线性限制检验及理性预期应用
- 研究问题
- 同时面对多组非线性假设时，如何检验其中一组，并使推断不受其他假设正确成立或存在局部误设的影响？
- 方法与思路
- 作者从给定非线性限制下的一致GMM估计量出发，构造拉格朗日乘子检验，以处理其他可能非线性假设的局部误设。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提检验在其他相关假设正确或局部误设时仍有正确渐近尺寸与一致性，并以美国数据检验理性预期假设。
- 阅读关注点
- 应核对待检验限制与其他限制的划分、局部误设的定义，以及受限初始估计一致性和检验一致性分别需要的条件。
- 阅读边界
- 摘要未列出局部误设形式、正则条件或应用结果；结论不能直接延伸到任意固定误设，也无法据此判断有限样本表现。
原文摘要
Summary This paper develops generalized method of moments-based (GMM-based) Lagrange multiplier tests for nonlinear hypotheses that are robust to locally misspecified possibly nonlinear alternatives. The procedure is based on an initial consistent GMM estimator of the parameters under a given set of nonlinear restrictions. The new test for one particular set of nonlinear hypotheses is consistent and has correct asymptotic size independently of whether the other, also nonlinear hypotheses, are correct or locally misspecified. To illustrate the usefulness of our proposed tests we consider testing rational expectations hypotheses using U.S. data.