A test for multimodality of regression derivatives with application to nonparametric growth regressions
回归导数的多峰性检验及其在非参数增长回归中的应用AI 解读 ↓
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回归导数的多峰性检验及其在非参数增长回归中的应用
- 研究问题
- 如何检验非参数回归导数估计值的分布是否多峰，并据此描述无条件与条件增长收敛中局部效应的异质性？
- 方法与思路
- 作者对非参数回归所得导数估计值构造核密度，再检验其多峰性，并将该方法用于无条件和条件β收敛回归。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称无条件收敛的局部效应分布多峰，负区间有一峰、正区间可能有两峰；条件收敛密度主要为负，单峰证据不一致。
- 阅读关注点
- 应核对回归与密度估计两个平滑环节、导数估计误差对检验的影响，以及峰数判断和经合组织国家分组解释的稳健性。
- 阅读边界
- 摘要未说明检验有效条件、带宽选择或显著性结果；局部效应的多峰性不能单独确认收敛俱乐部机制，仅依据所给Crossref摘要。
原文摘要
Abstract This paper presents a method to test for multimodality of an estimated kernel density of derivative estimates from a nonparametric regression. The test is included in a study of nonparametric growth regressions. The results show that in the estimation of unconditional β‐convergence the distribution of the partial effects is multimodal, with one mode in the negative region (primarily OECD economies) and possibly two modes in the positive region (primarily non‐OECD economies) of the estimates. The results for conditional β‐convergence show that the density is predominantly negative and there is mixed evidence that the distribution is unimodal. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.