SEQUENTIALLY ESTIMATING THE STRUCTURAL EQUATION BY POWER TRANSFORMATION
通过幂变换序贯估计结构方程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：摘要直接讨论结构方程的线性设定、非线性逼近与序贯估计，并以企业生产函数为应用，最直接对应结构估计方向。
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…
通过幂变换序贯估计结构方程
- 研究问题
- 如何检验经济变量之间的线性结构关系，并在拒绝线性后，通过序贯检验确定逼近非线性结构方程的多项式阶数？
- 方法与思路
- 作者提出距离差 DD 检验，以其辅助序贯阶数选择，并用蒙特卡洛与 J 检验及矩选择准则比较，另分析企业生产关系。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称 DD 检验对任意非线性结构关系具有综合检验功效，序贯程序可一致估计多项式阶数，并报告要素偏向技术变化。
- 阅读关注点
- 应核对结构方程识别与矩条件、综合功效成立的备择范围、逼近阶数的定义，以及生产函数应用如何区分不同技术变化。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要版本，无法确定识别条件、序贯程序的误差控制或应用结果大小，技术变化判断仍需核对全文证据。
原文摘要
This study provides an econometric methodology to test a linear structural relationship among economic variables. We propose the so-called distance-difference (DD) test and show that it has omnibus power against arbitrary nonlinear structural relationships. If the DD-test rejects the linear model hypothesis, a sequential testing procedure assisted by the DD-test can consistently estimate the degree of a polynomial function that arbitrarily approximates the nonlinear structural equation. Using extensive Monte Carlo simulations, we confirm the DD-test’s finite sample properties and compare its performance with the sequential testing procedure assisted by the J-test and moment selection criteria. Finally, through investigation, we empirically illustrate the relationship between the value-added and its production factors using firm-level data from the United States. We demonstrate that the production function has exhibited a factor-biased technological change instead of Hicks-neutral technology presumed by the Cobb–Douglas production function.