Locally Regular and Efficient Tests in Non-Regular Semiparametric Models
非正则半参数模型中的局部正则与有效检验AI 解读 ↓
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非正则半参数模型中的局部正则与有效检验
- 研究问题
- 在可能弱识别、甚至不存在局部正则估计量的半参数模型中，能否构造局部正则的假设检验，并刻画其局部渐近功效的最优界？
- 方法与思路
- 作者研究 C(α) 类检验的局部正则性，构造适用于非正则情形的极限实验，推广经典功效界，并给出所提检验达到这些界的条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，适当条件下检验可在局部正则估计量不存在时保持局部正则，并将相关理论详细应用于单指标模型和工具变量模型。
- 阅读关注点
- 应核对局部正则性与非正则性的定义、局部备择及极限实验构造，尤其查看弱识别下的条件和检验达到功效界的要求。
- 阅读边界
- 所用摘要来自 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要仅称条件温和，未列出具体条件、检验实现或有限样本表现，不能判断普遍适用性。
原文摘要
This paper considers hypothesis testing in semiparametric models which may be non-regular. I show that C($α$) style tests are locally regular under mild conditions, including in cases where locally regular estimators do not exist, such as models which are (semiparametrically) weakly identified. I characterise the appropriate limit experiment in which to study local (asymptotic) optimality of tests in the non-regular case and generalise classical power bounds to this case. I give conditions under which these power bounds are attained by the proposed C($α$) style tests. The application of the theory to a single index model and an instrumental variables model is worked out in detail.