Goodness-of-fit tests based on series estimators in nonparametric instrumental regression
基于级数估计的非参数工具变量回归拟合优度检验AI 解读 ↓
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基于级数估计的非参数工具变量回归拟合优度检验
- 研究问题
- 在非参数工具变量回归中，如何检验参数或非参数形式的模型限制，以及解释变量向量是否满足外生性？
- 方法与思路
- 作者利用级数估计构造多类检验统计量，推导正确设定与局部备择下的渐近分布，并用蒙特卡洛研究有限样本性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验对任意备择模型具有一致性，并对适当速度接近原假设的一类备择建立一致的一致性结果。
- 阅读关注点
- 应核对各检验的原假设、工具变量与函数空间条件、级数维数选择，以及局部备择距离和一致性结论的精确定义。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断识别条件、逆问题的病态程度、检测速率及模拟数值；摘要未说明，也不能推断其他版本变化。
原文摘要
This paper proposes several tests of restricted specification in nonparametric instrumental regression. Based on series estimators, test statistics are established that allow for tests of the general model against a parametric or nonparametric specification as well as a test of exogeneity of the vector of regressors. The tests’ asymptotic distributions under correct specification are derived and their consistency against any alternative model is shown. Under a sequence of local alternative hypotheses, the asymptotic distributions of the tests are derived. Moreover, uniform consistency is established over a class of alternatives whose distance to the null hypothesis shrinks appropriately as the sample size increases. A Monte Carlo study examines finite sample performance of the test statistics.