Testing for non-nested conditional moment restrictions using unconditional empirical likelihood
基于无条件经验似然的非嵌套条件矩限制检验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：摘要研究一般条件矩模型的非嵌套检验，弱依赖只是适用条件，尚不足以指定宏观时间序列或其他应用细分。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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基于无条件经验似然的非嵌套条件矩限制检验
- 研究问题
- 对于非嵌套条件矩限制模型，如何构造涵盖检验，并在无需平滑参数的同时处理弱依赖数据与非光滑矩函数？
- 方法与思路
- 作者以信息等价的无条件矩限制序列构造广义经验似然概率，再建立 Kolmogorov–Smirnov 和 Cramér–von Mises 型矩涵盖检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验无需平滑参数，允许弱依赖与非光滑矩函数，并给出零假设分布、自助法有效性及局部和全局功效性质。
- 阅读关注点
- 应核对条件矩与无条件矩序列的信息等价条件、矩限制数量的处理，以及弱依赖、自助法和局部备择的具体要求。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断计算成本和各项理论条件；相对既有方法的优势仅限摘要列出的性质及模拟概述。
原文摘要
We propose non-nested hypothesis tests for conditional moment restriction models based on the method of generalized empirical likelihood (GEL). By utilizing the implied GEL probabilities from a sequence of unconditional moment restrictions that contains equivalent information of the conditional moment restrictions, we construct Kolmogorov–Smirnov and Cramér–von Mises type moment encompassing tests. Advantages of our tests over Otsu and Whang’s (2011) tests are: (i) they are free from smoothing parameters, (ii) they can be applied to weakly dependent data, and (iii) they allow non-smooth moment functions. We derive the null distributions, validity of a bootstrap procedure, and local and global power properties of our tests. The simulation results show that our tests have reasonable size and power performance in finite samples.