Robust Tests of Model Incompleteness in the Presence of Nuisance Parameters
存在干扰参数时模型不完备性的稳健检验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：摘要检验包含战略互动和自选择的经济模型，并应用于市场进入及三角模型，直接支持结构模型与结构估计方向。
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存在干扰参数时模型不完备性的稳健检验
- 研究问题
- 当经济模型因战略互动、自选择或状态依赖而可能不完备，且选择机制未知、存在干扰参数时，如何实施可计算检验？
- 方法与思路
- 作者识别检测局部备择最困难的最不利参数模型，以其得分函数构造稳健检验，并仅在模型完备的原假设下估计干扰参数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提检验无需知道选择机制，存在干扰参数时仍具计算可行性，并以市场进入及集合值控制函数模型展示。
- 阅读关注点
- 应核对完备与不完备的形式定义、最不利模型构造、稳健性针对的机制集合，以及局部功效和原假设参数估计要求。
- 阅读边界
- 所给来源为 arXiv 预印本，同行评审未经核实；摘要未说明渐近检验条件、临界值计算或有限样本表现，不能认定普遍稳健。
原文摘要
Economic models may exhibit incompleteness depending on whether or not they admit certain policy-relevant features such as strategic interaction, self-selection, or state dependence. We develop a novel test of model incompleteness and analyze its asymptotic properties. A key observation is that one can identify the least-favorable parametric model that represents the most challenging scenario for detecting local alternatives without knowledge of the selection mechanism. We build a robust test of incompleteness on a score function constructed from such a model. The proposed procedure remains computationally tractable even with nuisance parameters because it suffices to estimate them only under the null hypothesis of model completeness. We illustrate the test by applying it to a market entry model and a triangular model with a set-valued control function.