Asymptotic Properties of Instrumental Variables Statistics for Testing Non-Nested Hypotheses
用于非嵌套假设检验的工具变量统计量的渐近性质AI 解读 ↓
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用于非嵌套假设检验的工具变量统计量的渐近性质
- 研究问题
- 在线性动态联立方程系统中，若比较对象是其中的单个方程，如何构造非嵌套假设检验，并评估其不同局部备择下的功效？
- 方法与思路
- 作者构造工具变量检验统计量，推导其与可比极大似然统计量在原假设、局部非嵌套备择和局部综合备择下的渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，给出了相关统计量的渐近分布，并将非嵌套检验与嵌套检验的渐近功效进行比较，同时提供一个数值应用。
- 阅读关注点
- 应核对工具变量条件、动态方程设定、局部备择及综合模型的定义，并检查功效比较所依赖的参数化和可比性条件。
- 阅读边界
- 摘要未说明检验统计量形式、具体正则条件或功效比较的方向，不能据此认定工具变量检验普遍优于极大似然或嵌套检验。
原文摘要
This paper develops Instrumental Variables statistics for testing non-nested hypotheses when the hypotheses considered are single equations from a system of linear dynamic simultaneous equations. Asymptotic distributions of those statistics and of comparable Maximum Likelihood statistics are derived under the null hypothesis, a local non-nested alternative hypothesis, and a local "comprehensive" alternative hypothesis. The asymptotic powers of the non-nested hypothesis tests are compared with those of tests of nested hypotheses, and a numerical application is given.