DIRECTIONALLY DIFFERENTIABLE ECONOMETRIC MODELS
方向可微的计量经济模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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方向可微的计量经济模型
- 研究问题
- 当准似然函数只有方向可微性时，如何刻画准极大似然估计的极限分布，并调整常用检验以获得规则的零假设极限行为？
- 方法与思路
- 作者将估计量极限表示为按方向索引的高斯随机过程泛函，并重新定义准似然比、Wald 与拉格朗日乘子检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该框架将通常可微的准似然分析纳入特例，并使重新定义的三类检验在所研究模型中具有规则的零假设极限行为。
- 阅读关注点
- 核对方向可微的具体定义、估计量极限泛函及其唯一性条件，并查看三类统计量如何修改和如何计算临界值。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未说明正则条件、极限分布细节及临界值方法，不能将规则极限行为直接等同于常规卡方分布。
原文摘要
The current article examines the limit distribution of the quasi-maximum likelihood estimator obtained from a directionally differentiable quasi-likelihood function and represents its limit distribution as a functional of a Gaussian stochastic process indexed by direction. In this way, the standard analysis that assumes a differentiable quasi-likelihood function is treated as a special case of our analysis. We also examine and redefine the standard quasi-likelihood ratio, Wald, and Lagrange multiplier test statistics so that their null limit behaviors are regular under our model framework.