ON STANDARD INFERENCE FOR GMM WITH LOCAL IDENTIFICATION FAILURE OF KNOWN FORMS
已知形式的局部识别失效下 GMM 的标准推断AI 解读 ↓
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已知形式的局部识别失效下 GMM 的标准推断
- 研究问题
- 当矩条件的雅可比矩阵在真值处按已知形式秩亏时，能否利用该形式中的模型信息，恢复 GMM 估计和过度识别检验的标准性质？
- 方法与思路
- 作者将已知秩亏结构所含的经济模型信息纳入估计，构造新的 GMM 估计量和过度识别检验，并应用于收益的共同条件异方差特征。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提方法可获得标准性质，回应原问题中的慢收敛和非标准检验分布；并在与既有研究相似的模拟设计中考察表现。
- 阅读关注点
- 应核对哪些已知秩亏形式可被利用、估计步骤如何改变，以及所谓标准性质对应的收敛速度、极限分布和必要条件。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；具体秩亏形式、标准性质及模拟结果未说明，不能将结论推广到未知形式的识别失效。
原文摘要
This paper studies the GMM estimation and inference problem that occurs when the Jacobian of the moment conditions is rank deficient of known forms at the true parameter values. Dovonon and Renault (2013) recently raised a local identification issue stemming from this type of degenerate Jacobian. The local identification issue leads to a slow rate of convergence of the GMM estimator and a nonstandard asymptotic distribution of the over-identification test statistics. We show that the known form of rank-deficient Jacobian matrix contains nontrivial information about the economic model. By exploiting such information in estimation, we provide GMM estimator and over-identification tests with standard properties. The main theory developed in this paper is applied to the estimation of and inference about the common conditionally heteroskedastic (CH) features in asset returns. The performances of the newly proposed GMM estimators and over-identification tests are investigated under the similar simulation designs used in Dovonon and Renault (2013).