An improved bootstrap test for restricted stochastic dominance
受限随机占优的改进自助检验AI 解读 ↓
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受限随机占优的改进自助检验
- 研究问题
- 对于两个分布间预设阶数的受限随机占优检验，如何改进矩选择程序，使检验在控制尺寸的同时减少保守性并提高功效？
- 方法与思路
- 作者在矩选择阶段倾斜经验分布，并在零假设所给连续矩不等式约束下最大化经验似然，以确定倾斜程度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法在特定总体分布集合上具有一阶等价或局部功效优势；模拟中的改进检验较少保守且功效提高，并提供应用例子。
- 阅读关注点
- 应核对受限占优的比较区间、连续矩约束的计算、倾斜与矩选择的关系，以及局部功效优势对应的分布集合和样本要求。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，不能把局部功效优势视为全局支配；具体占优阶数、尺寸控制条件、模拟数值和实证内容未说明。
原文摘要
Bootstrap Testing for restricted stochastic dominance of a pre-specified order between two distributions is of interest in many areas of economics. This paper develops a new method for improving the performance of such tests that employ a moment selection procedure: tilting the empirical distribution in the moment selection procedure. We propose that the amount of tilting be chosen to maximize the empirical likelihood subject to the restrictions of the null hypothesis, which are a continuum of unconditional moment inequality conditions. We characterize sets of population distributions on which a modified test is (i) asymptotically equivalent to its non-modified version to first-order, and (ii) superior to its non-modified version according to local power when the sample size is large enough. We report simulation results that show the modified versions of leading tests are noticeably less conservative than their non-modified counterparts and have improved power. Finally, an empirical example is discussed to illustrate the proposed method.