Improved Nonparametric Bootstrap Tests of Lorenz Dominance
改进的洛伦兹占优非参数自助检验AI 解读 ↓
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改进的洛伦兹占优非参数自助检验
- 研究问题
- 比较两个收入或财富分布时，如何检验洛伦兹占优，并避免原假设边界上部分曲线重合时既有检验过于保守？
- 方法与思路
- 作者先估计两条洛伦兹曲线的接触集，再据此构造非参数自助检验，针对满足占优且在部分区间重合的原假设边界进行校准。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新检验在原假设边界上渐近达到名义拒绝率；数值模拟显示，在所考察样本规模下，其功效较既有程序明显提高。
- 阅读关注点
- 重点核对接触集的估计规则、曲线重合区间的处理、拒绝率结论的适用条件，以及模拟比较使用的备择与样本规模。
- 阅读边界
- 摘要未说明抽样依赖结构、调节参数及完整正则条件；渐近拒绝率结论限定于原假设边界，模拟功效优势不能直接普遍化。
原文摘要
One income or wealth distribution is said to Lorenz dominate another when the Lorenz curve for the former is nowhere below that of the latter, indicating a (weakly) more equitable allocation of resources. Existing tests of the null of Lorenz dominance based on pairs of samples of income or wealth achieve the nominal rejection rate asymptotically when the two Lorenz curves are equal, but are conservative at other null configurations. We propose new nonparametric bootstrap tests of Lorenz dominance based on preliminary estimation of a contact set. Our tests achieve the nominal rejection rate asymptotically on the boundary of the null; that is, when Lorenz dominance is satisfied, and the Lorenz curves coincide on some interval. Numerical simulations indicate that our tests enjoy substantially improved power compared to existing procedures at relevant sample sizes. Supplementary materials for this article are available online.