STRUCTURAL CHANGE TESTS BASED ON IMPLIED PROBABILITIES FOR GEL CRITERIA
基于广义经验似然隐含概率的结构变化检验AI 解读 ↓
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基于广义经验似然隐含概率的结构变化检验
- 研究问题
- 如何利用广义经验似然赋予观测的隐含概率，检验未知断点处参数或过度识别限制的变化，并应对弱识别甚至完全未识别？
- 方法与思路
- 作者从满足矩条件的隐含概率中提取信息，构造 Pearson 型结构变化统计量，并提出对弱识别或完全未识别稳健的检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验具有竞争性的尺寸与功效表现，且统计量可一步计算，省去广义矩估计所需权重矩阵的计算。
- 阅读关注点
- 应核对隐含概率与统计量的定义、未知断点的搜索方式、两类变化的区别，以及识别稳健性与一步计算分别需要哪些条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要解读；摘要未说明极限分布、完整条件和比较数值，不能将竞争性表现理解为普遍优于其他变化检验。
原文摘要
This paper proposes Pearson-type statistics based on implied probabilities to detect structural change. The class of generalized empirical likelihood estimators (see Smith 1997, The Economic Journal 107, 503–519) assigns a set of implied probabilities to each observation such that moment conditions are satisfied. The proposed test statistics for structural change are based on the information content in these implied probabilities. We consider cases of structural change with unknown breakpoint that can occur in the parameters of interest or in the overidentifying restrictions used to estimate these parameters. We also propose a structural change test based on implied probabilities that is robust to weak identification or cases in which parameters are completely unidentified. The test statistics considered here have competitive size and power properties. Moreover, they are computed in a single step, which eliminates the need to compute the weighting matrix required for generalized method of moments estimation.