Testing semiparametric conditional moment restrictions using conditional martingale transforms
利用条件鞅变换检验半参数条件矩限制AI 解读 ↓
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利用条件鞅变换检验半参数条件矩限制
- 研究问题
- 当条件矩限制包含未知非参数函数时，如何构造渐近分布不依赖未知对象的检验，并形成可实际计算的程序？
- 方法与思路
- 作者提出对非参数函数所含变量进行条件化的鞅变换，使用级数估计构造可行版本，并建立相应渐近有效性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法可用于多种半参数条件矩限制，包括单指标、部分参数回归和分位数回归，并报告了模拟研究。
- 阅读关注点
- 应核对条件化变量的选择、变换消除未知函数影响的机制、级数截断要求，以及各类限制对应的检验统计量。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断具体正则条件、局部功效和模拟表现；分位数回归是列举的应用情形之一。
原文摘要
This paper studies conditional moment restrictions that contain unknown nonparametric functions, and proposes a general method of obtaining asymptotically distribution-free tests via martingale transforms. Examples of such conditional moment restrictions are single index restrictions, partially parametric regressions, and partially parametric quantile regressions. This paper introduces a conditional martingale transform that is conditioned on the variable in the nonparametric function, and shows that we can generate distribution-free tests of various semiparametric conditional moment restrictions using this martingale transform. The paper proposes feasible martingale transforms using series estimation and establishes their asymptotic validity. Some results from a Monte Carlo simulation study are presented and discussed.