A Bootstrap Specification Test for Semiparametric Models with Generated Regressors
含生成回归变量的半参数模型自助法设定检验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：摘要主要贡献是通用半参数设定检验，列举的内生性、选择和博弈应用不足以限定某一细分方向。
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含生成回归变量的半参数模型自助法设定检验
- 研究问题
- 当半参数模型包含不可直接观测、需先非参数估计的回归变量时，如何检验模型设定并处理这些变量带来的估计误差？
- 方法与思路
- 作者用半参数模型残差构造统计量，提出野生自助法获得临界值，并使用自动偏差校正的非参数估计以避免欠平滑。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新自助法可提供有效临界值，检验无需欠平滑即可实施；模拟及女性劳动参与应用展示其小样本表现和操作方式。
- 阅读关注点
- 应核对第一阶段生成变量的误差如何进入检验、偏差校正与自助法如何衔接，以及不同应用模型下的具体适用条件。
- 阅读边界
- 这是arXiv预印本，同行评审或接收状态未核实；摘要未说明正则条件、检验功效和模拟数值，不能据此评价各应用的识别可靠性。
原文摘要
This paper provides a specification test for semiparametric models with nonparametrically generated regressors. Such variables are not observed by the researcher but are nonparametrically identified and estimable. Applications of the test include models with endogenous regressors identified by control functions, semiparametric sample selection models, or binary games with incomplete information. The statistic is built from the residuals of the semiparametric model. A novel wild bootstrap procedure is shown to provide valid critical values. We consider nonparametric estimators with an automatic bias correction that makes the test implementable without undersmoothing. In simulations the test exhibits good small sample performances, and an application to women's labor force participation decisions shows its implementation in a real data context.