On the Informativeness of Specification Tests for Estimator Validity
设定检验对估计量有效性的信息含量AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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设定检验对估计量有效性的信息含量
- 研究问题
- 研究者使用豪斯曼检验或过度识别限制检验选择估计量时，这些检验能在多大程度上揭示估计量的渐近偏差？
- 方法与思路
- 作者在局部误设框架下，比较局部无偏设定检验具有非平凡功效的偏离方向，与使渐近有效估计量产生偏差的方向。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两类方向正交，设定检验对估计量有效性的信息通常有限；豪斯曼选择规则还可能选中有偏且低效的估计量。
- 阅读关注点
- 应核对局部无偏性与渐近有效性的定义、正交结果的适用范围，以及豪斯曼检验导致不利选择的具体构造。
- 阅读边界
- 这是预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；摘要结论有局部框架和效率条件，不能扩展为所有检验均无用。
原文摘要
Empirical researchers often use model specification tests, such as Hausman tests and overidentifying restrictions tests, to assess the validity of estimators rather than the correctness of models. This paper examines the extent to which such tests are informative about the presence of asymptotic bias in estimators. Under a local misspecification framework, we show that the directions of local deviation from a benchmark distribution to which locally unbiased specification tests have nontrivial power are orthogonal to those that induce asymptotic bias in asymptotically efficient estimators. Consequently, specification tests generally provide limited information about estimator validity unless researchers impose additional untestable assumptions on the form of misspecification. We further demonstrate that, when used as estimator selection rules, Hausman tests can lead to the choice of inefficient estimators that exhibit asymptotic bias, even when efficient estimators remain asymptotically unbiased. These findings highlight fundamental limitations in using specification tests to guide estimator choice.