Inference in Incomplete Models
不完全模型中的统计推断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：摘要明确针对结构模型的设定检验和识别集合推断，并列出样本选择、删失及多重均衡博弈应用。
反馈分类问题
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不完全模型中的统计推断
- 研究问题
- 在不加入识别假设的结构模型中，如何检验设定正确性，并在参数化模型下为已识别参数集合构造置信区域？
- 方法与思路
- 作者从设定正确性的等价表述出发，构造针对 Choquet 容量泛函的 Kolmogorov–Smirnov 统计量，并通过检验反演进行推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称推导了零假设下的极限分布，证明对某些备择类别的一致性，并将方法用于选择、删失及多重均衡模型。
- 阅读关注点
- 应核对设定正确性各表述的等价条件、容量泛函的构造、极限分布的计算，以及一致性覆盖哪些备择和置信区域对象。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或获期刊接收；摘要未列明正则条件，也未说明实际临界值的计算方法。
原文摘要
We provide a test for the specification of a structural model without identifying assumptions. We show the equivalence of several natural formulations of correct specification, which we take as our null hypothesis. From a natural empirical version of the latter, we derive a Kolmogorov-Smirnov statistic for Choquet capacity functionals, which we use to construct our test. We derive the limiting distribution of our test statistic under the null, and show that our test is consistent against certain classes of alternatives. When the model is given in parametric form, the test can be inverted to yield confidence regions for the identified parameter set. The approach can be applied to the estimation of models with sample selection, censored observables and to games with multiple equilibria.