Confidence sets for partially identified parameters that satisfy a finite number of moment inequalities
满足有限个矩不等式的部分识别参数置信集AI 解读 ↓
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满足有限个矩不等式的部分识别参数置信集
- 研究问题
- 当参数仅由有限个矩不等式部分识别时，如何检验某个候选参数值与这些限制相容，并构造计算较简单的置信集？
- 方法与思路
- 作者借助多元单侧检验，构造具有渐近卡方混合分布的统计量，再通过反演候选参数检验得到渐近置信集。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法适用于部分识别参数，临界值容易计算，并通过蒙特卡洛研究展示实现方式和有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对卡方混合权重与临界值计算、矩协方差估计，以及约束是否绑定和参数识别程度对覆盖率结论的影响。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确认覆盖率是否具有统一保证，或协方差退化等情形如何处理；具体有限样本结果未说明。
原文摘要
This paper proposes a computationally simple way to construct confidence sets for a parameter of interest in models comprised of moment inequalities. Building on results from the literature on multivariate one-sided tests, I show how to test the hypothesis that any particular parameter value is logically consistent with the maintained moment inequalities. The associated test statistic has an asymptotic chi-bar-square distribution, and can be inverted to construct an asymptotic confidence set for the parameter of interest, even if that parameter is only partially identified. Critical values for the test are easily computed, and a Monte Carlo study demonstrates implementation and finite sample performance.