Optimal two-sided tests for instrumental variables regression with heteroskedastic and autocorrelated errors
异方差与自相关误差下工具变量回归的最优双侧检验AI 解读 ↓
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异方差与自相关误差下工具变量回归的最优双侧检验
- 研究问题
- 在误差具有异方差和自相关的工具变量模型中，如何检验内生变量的系数，权重选择又会怎样影响双侧检验功效？
- 方法与思路
- 作者在正态误差且长期方差已知的设定下，研究加权平均功效检验的有限样本理论，并考察一种常用权重的表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确报告某种典型权重会使检验在部分参数空间中的功效接近零，提示权重选择可能带来严重的局部功效问题。
- 阅读关注点
- 应核对加权平均功效的目标和权重定义、功效接近零的参数区域，以及长期方差未知或误差非正态时是否有扩展。
- 阅读边界
- 所给出版社摘要较简短，未说明最优性对应的约束、替代权重或可实施方案，不能据题名补出解决低功效问题的结论。
原文摘要
This paper considers two-sided tests for the parameter of an endogenous variable in an instrumental variable (IV) model with heteroskedastic and autocorrelated errors. We develop the finite-sample theory of weighted-average power (WAP) tests with normal errors and a known long-run variance. A typical weight choice yields tests with power near zero for parts of the parameter space.