Diagnostic tests for models based on individual data: A survey
基于个体数据的模型诊断检验：综述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：个体记录数据仅说明数据层级，摘要讨论的是一般诊断检验，未明确面板、因果、选择或结构估计等细分内容。
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基于个体数据的模型诊断检验：综述
- 研究问题
- 针对个体记录数据模型，如何更方便地推导与实施诊断检验，并利用参数估计和非参数估计的差异识别模型设定错误？
- 方法与思路
- 作者从条件矩检验视角梳理诊断检验，讨论其相对拉格朗日乘数框架的便利性，并提出参数与非参数估计比较的新检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，条件矩视角使许多检验更易推导和应用；新检验利用特定误设下仍一致的非参数估计，并用于检查已有研究。
- 阅读关注点
- 应核对条件矩的构造、各检验针对的误设类型、非参数估计的一致性条件，以及对已有研究的诊断如何影响原有结论。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 转载的出版社摘要，无法判断检验的有限样本表现与普遍便利性；具体应用结果及刊本变化未说明。
原文摘要
This paper surveys the growing literature on diagnostic testing of models based on unit record data. We argue that while many of these tests are produced in a Lagrange multiplier framework they are often more readily derived, and more easily applied, if approached from the conditional moment testing view of Newey (1985) and Tauchen (1985). In addition we propose some new tests based on comparisons of parametric estimators with nonparametric estimators which are consistent under certain forms of misspecification. To illustrate the utility of the tests we employ them in the examination of some existing published studies. Copyright 1989 by John Wiley & Sons, Ltd.