Semi-nonparametric test of second degree stochastic dominance with respect to a function
相对于给定函数的二阶随机占优半非参数检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以经验分布函数比较风险选项的随机占优关系，最接近分布比较方向，但没有提供因果分布效应的研究依据。
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相对于给定函数的二阶随机占优半非参数检验
- 研究问题
- 在给定参数化效用函数的期望效用框架下，如何检验两个风险选项之间的无差异，并判断一个选项是否相对于该函数占优？
- 方法与思路
- 作者利用两个选项的经验分布函数构造大样本检验，研究效用参数空间子集下的原假设分布，并以实证例子展示拒绝区域的应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是给出相对于效用函数的随机占优检验及其渐近分布，并展示如何据此检验对两个风险选项的偏好。
- 阅读关注点
- 应核对占优关系的完整数学定义、效用参数子集的作用、统计量与拒绝区域构造，以及经验分布估计所需的抽样条件。
- 阅读边界
- 所给出版社摘要缺失关键不等式及部分函数符号，无法还原完整假设；具体检验条件和实证数值也未说明，须以全文核对。
原文摘要
In an expected utility framework, assuming a decision maker operates under utility k([dot operator][theta]), for two risky alternatives X and Y with respective distribution functions F and G, alternative X is said to dominate alternative Y with respect to k([dot operator][theta]) if for all y. Utilizing the empirical distribution functions of F and G, a statistical test is presented to test the null hypothesis of indifference between X and Y given k([dot operator][theta]) against the hypothesis that X dominates Y with respect to k([dot operator][theta]). This is a large sample testing application of stochastic dominance with respect to a function. The asymptotic distribution of the test statistic associated with the null hypothesis given a sub-set of the utility function parameter space is developed. Based on large sample rejection regions, the hypothesis of preference of one alternative over another is demonstrated with an empirical example.