TESTING A CLASS OF SEMI- OR NONPARAMETRIC CONDITIONAL MOMENT RESTRICTION MODELS USING SERIES METHODS
利用级数方法检验一类半参数或非参数条件矩限制模型AI 解读 ↓
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利用级数方法检验一类半参数或非参数条件矩限制模型
- 研究问题
- 当条件矩限制含未知且不受参数形式约束的条件期望时，如何检验模型有效性，并应用于不完全信息进入博弈？
- 方法与思路
- 作者用级数方法估计条件期望，并通过高斯乘子自助法获得临界值，将条件均值拟合检验扩展至半参数或非参数情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验具有正确渐近尺寸和一致性；进入应用中，检验不支持以线性利润刻画的静态不完全信息离散博弈。
- 阅读关注点
- 应核对级数维数、条件期望估计误差及自助法的有效性，并区分拒绝特定利润设定与否定整个博弈框架。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能判断拒绝源于哪项模型限制，也未提供检验数值或完整识别条件，其他版本变化未说明。
原文摘要
This paper proposes a new test for a class of conditional moment restrictions (CMRs) whose parameterization involves unknown, unrestricted conditional expectation functions. Motivating examples of such CMRs arise from models of discrete choice under uncertainty including certain static games of incomplete information. The proposed test may be viewed as a semi-/nonparametric extension of the Bierens (1982, Journal of Econometrics 20, 105–134) goodness-of-fit test of a parametric model for the conditional mean. Estimating conditional expectations using series methods and employing a Gaussian multiplier bootstrap to obtain critical values, the test is shown to be asymptotically correctly sized and consistent. Simulation studies indicate good finite-sample properties. In an empirical application, the test is used to study the validity of a game-theoretical model for discount store market entry, treating equilibrium beliefs as nonparametric conditional expectations. The test indicates that Walmart and Kmart entry decisions do not result from a static discrete game of incomplete information with linearly specified profits.