Further Results on the Limiting Distribution of GMM Sample Moment Conditions
GMM样本矩条件极限分布的进一步结果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：核心内容是通用GMM矩条件的渐近理论，资产定价仅用作模拟场景，摘要不足以将该方法归入某个给定的领域细分。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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GMM样本矩条件极限分布的进一步结果
- 研究问题
- 当GMM样本矩条件的渐近正态分布发生退化时，其极限行为如何变化，怎样选择合适的渐近框架并开展有效统计推断？
- 方法与思路
- 作者分析导致渐近正态退化的缩放样本矩分量，称其具有T一致性，推导退化情形的加权卡方极限分布，并提出选择推断框架的秩检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要指出极限分布存在重要不连续性，并提供退化情形下的渐近有效推断方法；资产定价模型模拟用于展示近似的有限样本性质。
- 阅读关注点
- 全文应核对退化与秩条件的准确关系、T一致性对应的缩放方式、加权卡方分布权重如何获得，以及秩检验的适用条件和有限样本表现。
- 阅读边界
- 摘要未列出正则条件、秩检验的尺寸与功效结果，也未说明近退化情形如何处理；不能由所述资产定价模拟推广至所有GMM应用。
原文摘要
In this article, we examine the limiting behavior of generalized method of moments (GMM) sample moment conditions and point out an important discontinuity that arises in their asymptotic distribution. We show that the part of the scaled sample moment conditions that gives rise to degeneracy in the asymptotic normal distribution is T-consistent and has a nonstandard limiting distribution. We derive the appropriate asymptotic (weighted chi-squared) distribution when this degeneracy occurs and show how to conduct asymptotically valid statistical inference. We also propose a new rank test that provides guidance on which (standard or nonstandard) asymptotic framework should be used for inference. The finite-sample properties of the proposed asymptotic approximation are demonstrated using simulated data from some popular asset pricing models.