Optimal Tests for Parameter Instability in the Generalized Method of Moments Framework
广义矩估计框架下参数不稳定性的最优检验AI 解读 ↓
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广义矩估计框架下参数不稳定性的最优检验
- 研究问题
- 在 GMM 框架下，如何针对单侧与双侧参数不稳定备择构造最优检验，并使检验力集中到样本中的特定位置？
- 方法与思路
- 作者在 GMM 框架内构造针对单侧与双侧备择的最优检验，并提出能把检验力集中到样本特定位置的一类检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出了似然框架中既有双侧最优检验的 GMM 推广，且其中一个新检验在零假设下具有正态分布。
- 阅读关注点
- 重点核对“最优”所依赖的备择集合与评价准则、矩条件及估计误差处理，以及正态零假设分布的适用条件。
- 阅读边界
- 摘要未说明最优性的具体准则、有限样本大小控制、变点设定或与其他检验的比较，不能据此判断普遍优越性。
原文摘要
This paper presents optimal tests for parameter instability in the generalized method of moments (GMM) framework. The new tests include tests that are optimal for both one-sided and two-sided alternatives. One of the optimal tests for two-sided alternatives is the GMM generalization of the test presented in Andrews and Ploberger (1994) for the likelihood framework. The new tests include a class of optimal tests that direct the test's power to specific locations in the sample. One of these optimal tests has the attractive feature of a normal distribution under the null hypothesis. Copyright 1996 by The Econometric Society.