Model equivalence tests in a parametric framework
参数框架下的模型等价性检验AI 解读 ↓
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参数框架下的模型等价性检验
- 研究问题
- 研究者希望支持经济理论或模型假设所蕴含的参数限制时，如何评估多维限制的近似有效性，而不只依赖传统限制检验？
- 方法与思路
- 作者以 Kullback–Leibler 信息构建参数模型中近似限制的理论框架，提出具有局部渐近最优性质的检验，并用于三个实证问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文建立评估多维参数限制近似有效性的框架，构造局部渐近最大最小及局部渐近一致最强不变检验，并展示实证应用。
- 阅读关注点
- 应核对等价性容忍界限、原假设与备择的方向、信息距离的定义，以及最优性成立的局部实验、参数空间和不变性要求。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法知道三个应用的内容或等价性阈值如何确定；所述最优性是局部渐近性质，不能解释为普遍有限样本优势。
原文摘要
In empirical research, one commonly aims to obtain evidence in favor of restrictions on parameters, appearing as an economic hypothesis, a consequence of economic theory, or an econometric modeling assumption. I propose a new theoretical framework based on the Kullback–Leibler information to assess the approximate validity of multivariate restrictions in parametric models. I construct tests that are locally asymptotically maximin and locally asymptotically uniformly most powerful invariant. The tests are applied to three different empirical problems.