Approximate Distribution of Parameters in a Distributed Lag Model
分布滞后模型中参数的近似分布AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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分布滞后模型中参数的近似分布
- 研究问题
- 部分调整模型中涉及两个正态随机变量之比的系数，应如何近似其分布并获得用于显著性检验的临界值？
- 方法与思路
- 作者在不同样本规模下进行 Monte Carlo 实验，经验近似该比值的标准化分布，并据此整理检验临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所得标准化分布呈正偏，且不接近通常的标准正态分布；文章报告不同水平与样本规模的临界值。
- 阅读关注点
- 应核对比值对应的模型参数、分子分母的联合分布与标准化方法，以及临界值对模拟参数设定的依赖。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明联合分布参数或临界值数值，不能将模拟结论普遍化。
原文摘要
In the construction of econometric models, the need frequently arises to test the significance of coefficients whose distribution is a ratio of two normal random variables for which no statistical tables exist. In this article the distribution of such a ratio, emanating from a partial adjustment model, is empirically approximated by utilizing Monte Carlo experiments with various sample sizes. The results indicate that the standardized distribution of the ratio is positively skewed and does not closely approximate the z-distribution. On the basis of the empirical distribution obtained, critical values for various levels of significances and sample sizes are reported.