TESTING A PARAMETRIC TRANSFORMATION MODEL VERSUS A NONPARAMETRIC ALTERNATIVE
参数变换模型对非参数备择的检验AI 解读 ↓
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参数变换模型对非参数备择的检验
- 研究问题
- 如何检验半参数变换模型中的变换函数是否属于有限维参数族，并允许其偏离为非参数形式，以补充现有估计方法？
- 方法与思路
- 作者以非参数估计与参数零假设之间的积分平方距离构造自助法检验，并将其用于混合比例风险模型的累积基准风险设定。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出变换函数参数设定的检验程序，给出 Monte Carlo 有限样本考察，并以 Kennan 的罢工持续时间数据演示应用。
- 阅读关注点
- 应核对变换函数的识别与估计、积分距离的权重、自助样本的生成方式，以及持续时间应用对数据与风险模型的要求。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；识别条件、检验渐近性质和应用结论未说明，不能据此判断检验功效，也不能推断刊本变化。
原文摘要
Despite an abundance of semiparametric estimators of the transformation model, no procedure has been proposed yet to test the hypothesis that the transformation function belongs to a finite-dimensional parametric family against a nonparametric alternative. In this article, we introduce a bootstrap test based on integrated squared distance between a nonparametric estimator and a parametric null. As a special case, our procedure can be used to test the parametric specification of the integrated baseline hazard in a semiparametric mixed proportional hazard model. We investigate the finite sample performance of our test in a Monte Carlo study. Finally, we apply the proposed test to Kennan’s strike durations data.