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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要研究通用线性工具变量模型中的预检验与检验尺寸,未明确具体因果应用或其他所列场景,故不强行分类。

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Gitanjali Kumar

过度识别限制预检验之后的检验尺寸扭曲

研究问题
在线性工具变量模型中,先检验过度识别限制再进行假设检验的两阶段程序,会产生多大的渐近尺寸扭曲?
方法与思路
作者给出理论和蒙特卡洛证据,推导两阶段检验渐近尺寸的下界,并考察允许工具变量局部非外生但排除弱工具的空间。
材料陈述的贡献
摘要称,该下界由预检验不拒绝且第二阶段拒绝的联合事件确定,在所述参数空间中可高达一减预检验名义尺寸。
阅读关注点
应核对两阶段程序的拒绝规则、局部非外生参数空间、下界推导,以及预检验名义尺寸如何影响最终检验。
阅读边界
仅依据所给Crossref摘要;局部设定与模拟细节未说明,尺寸下界结论有明确参数空间限制,不能直接推广到弱工具情形。

原文摘要

SUMMARY In the linear instrumental variables model, we provide theoretical and Monte Carlo evidence for the size distortion of a two‐stage hypothesis test that uses a test of overidentifying restrictions (OR) in the first stage. We derive a lower bound for the asymptotic size of the two‐stage test. The lower bound is given by the asymptotic size of a test that rejects the null hypothesis when two conditions are met: the test of OR used in the first stage does not reject and the test in the second stage rejects. This lower bound can be as large as 1 − ε P , where ε P is the pretest nominal size, for a parameter space that allows for local non‐exogeneity of the instruments but rules out weak instruments. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.

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