Testing for time stochastic dominance
时间随机占优检验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：摘要明确采用固定时间维度的面板抽样，并检验跨期前景的随机占优这一分布排序关系。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
时间随机占优检验
- 研究问题
- 在一般效用与时间折现函数类别下，如何检验不同跨期前景的时间随机占优关系，并允许个体内部的时间依赖？
- 方法与思路
- 作者构造 Lp 型统计量，在固定时间维度面板下推导分布，使用路径或聚类自助法，并讨论接触集与数值 delta 方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文证明检验的渐近有效性，讨论可能提高功效的两种处理方式，并以模拟及泰国、中国政策数据展示应用。
- 阅读关注点
- 应核对占优关系对应的效用和折现函数类别、面板抽样条件，以及接触集与数值 delta 方法的实施和功效比较。
- 阅读边界
- 依据所给 RePEc 出版社摘要，政策应用结果与检验条件未具体说明；时间占优比较本身不能确立政策的因果识别。
原文摘要
We propose nonparametric tests for the null hypothesis of time stochastic dominance. Time stochastic dominance makes a partial order of different prospects over time based on the net present value criteria for general utility and time discount function classes. For example, time stochastic dominance can be used for ranking investment strategies or environmental policies based on the expected net present value of the future benefits. We consider an Lp-type test statistic and derive its large sample distribution under standard panel data sampling scheme with fixed time dimension. We suggest a path-wise (or cluster) bootstrap procedure that allows individual time series dependence over the time horizon. We describe two approaches, the contact-set approach and the numerical delta method, that may lead to enhanced power compared to the conventional least-favorable-case based approach. We prove the asymptotic validity of our testing procedures. We investigate the finite sample performance of the tests in simulation studies. As an illustration, we apply the proposed tests to evaluate the Million Baht Village Fund Program in Thailand and carbon emission trading scheme in China.