Testing Non-Nested Nonlinear Regression Models
非嵌套非线性回归模型的检验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：摘要讨论一般非嵌套非线性模型检验，虽以美国消费函数为例，但未说明时间序列结构或其他所列专门方法。
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非嵌套非线性回归模型的检验
- 研究问题
- 在可进行全信息最大似然估计的多变量非线性模型中，如何正式比较非嵌套的解释变量组合及函数形式，并检验竞争模型？
- 方法与思路
- 作者将用于非嵌套线性单方程模型比较的 Cox 检验扩展到多变量非线性模型，推导统计量，并应用于美国消费函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，统计量只需少量额外计算；在美国消费函数案例中，五个候选模型均被拒绝，正式检验结论可异于非正式选择。
- 阅读关注点
- 核对检验原假设、统计量的构造与渐近依据，以及各候选模型的比较方式、计算步骤和消费函数案例的拒绝结论。
- 阅读边界
- 摘要未列出模型设定、样本与显著性水平，也未说明多重比较处理；全部拒绝只涉及所检验模型，不能据此选出正确模型。
原文摘要
In Pesaran [9], the test developed by Cox for comparing separate families of hypo-theses was applied to the choice between two non-nested linear single-equation econometric models. In this paper, the analysis is extended to cover multivariate nonlinear models whenever full information maximum likelihood estimation is possible. This allows formal comparisons not only of competing explanatory variables but also of alternative functional forms. The largest part of the paper derives the results and shows that they are recognizable as generalizations of the single-equation case. It is also shown that the calculation of the test statistic involves very little computation beyond that necessary to estimate the models in the first place. The paper concludes with a practical application of the test to the analysis of the U.S. consumption function and it is demon-strated that formal tests can give quite different results to conventional informal selection procedures. Indeed, in the case examined, five alternative hypotheses, some of which appear to perform quite satisfactorily, can all be rejected using the test. 1.