Multiple Regression with Inequality Constraints: Pretesting Bias, Hypothesis Testing and Efficiency
含不等式约束的多元回归：预检验偏差、假设检验与效率AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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含不等式约束的多元回归：预检验偏差、假设检验与效率
- 研究问题
- 在回归系数受到符号约束时，删除符号不符合预期的变量后重新估计，会怎样影响参数偏差、效率和显著性检验？
- 方法与思路
- 作者在标准多元回归模型内，分析依据估计系数符号筛选变量并重估的程序，考察估计性质及后续假设检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该删变量程序会造成偏差并可能降低效率，对保留系数进行检验时还可能严重夸大显著性陈述。
- 阅读关注点
- 应核对符号约束的设定、预检验与变量删除规则，以及偏差、效率损失和显著性失真的具体条件与衡量方式。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未提供偏差幅度或替代程序，结论不宜扩展至所有变量筛选方法，刊本变化未知。
原文摘要
This article analyzes, within the context of the standard multiple regression model, the problem of handling inequality constraints specifying the signs of certain regression coefficients. It is common econometric practice when regression coefficients are encountered with incorrect sign to delete the variables in question and reestimate the equation. This article shows that this procedure causes bias and can lead to inefficient parameter estimates. Furthermore, we show that grossly exaggerated statements concerning significance levels are likely to be made when other regression coefficients in the model are tested with the final regression obtained after deleting variables with incorrect sign.