A GENERAL CLASS OF NON-NESTED TEST STATISTICS FOR MODELS DEFINED THROUGH MOMENT RESTRICTIONS
矩约束模型的一般非嵌套检验统计量AI 解读 ↓
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矩约束模型的一般非嵌套检验统计量
- 研究问题
- 对由过度识别矩约束定义的非嵌套模型，如何构造包含既有方法的一般检验统计量，并获得统一意义上的渐近尺寸控制？
- 方法与思路
- 作者提出一类 Cox 非嵌套检验统计量，将既有广义经验似然统计量纳入其中，并借助人工复合模型构造更多成员及修正版。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新类别统一了既有统计量并产生新成员，修正后的检验具有既有 Cox 非嵌套检验欠缺的统一正确渐近尺寸。
- 阅读关注点
- 应核对非嵌套模型之间的关系、复合模型构造和统计量修正方式，以及统一尺寸结论覆盖的分布范围与模拟表现。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；矩约束条件、统一性的具体范围及模拟数值未说明，不能推断修正后检验的普遍功效优势。
原文摘要
In this article, we introduce a new class of Cox’s non-nested test statistics for models defined through overidentifying moment restrictions that depend on a finite dimensional parameter vector. In addition to showing that the GEL test statistics proposed in Smith (1997, Economic Journal 107, 503–519) and Ramalho and Smith (2002, Journal of Econometrics 107, 99–125) are members of this class, we reveal that further members can be constructed using the artificial compound model approach, which was originally applied by Atkinson (1970, Journal of the Royal Statistical Society, Series B 32, 323–335) in the parametric setting. We investigate the asymptotic properties of the statistics and propose tests based on modified versions of these statistics that have correct asymptotic size in a uniform sense, a requirement not satisfied by existing Cox’s non-nested tests. A Monte Carlo study examines the performance of the proposed tests.