Testing multivariate economic restrictions using quantiles: The example of Slutsky negative semidefiniteness
用分位数检验多元经济限制：斯勒茨基矩阵负半定性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：摘要明确检验需求结构方程中的斯勒茨基限制，并以分位数利用整个数据分布，对应结构模型与分布方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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用分位数检验多元经济限制：斯勒茨基矩阵负半定性
- 研究问题
- 斯勒茨基矩阵负半定性涉及多个结构方程，而分位数本身是一元概念，如何利用分布信息构造对这一经济限制的检验？
- 方法与思路
- 作者研究具有无限维不可观测量的不可分离结构方程系统，使用因变量线性组合的分位数，结合核分位数估计构造经验过程检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称论证了使用线性组合分位数的可行性，提出新的经验过程检验并研究其大小样本性质，最后应用于加拿大微观数据。
- 阅读关注点
- 应核对结构方程的识别限制、线性组合分位数如何对应矩阵负半定性，以及核带宽、检验临界值和多元限制的处理。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，结构识别条件、具体检验分布及加拿大应用结论未说明，不能判断数据是否支持斯勒茨基限制。
原文摘要
This paper is concerned with testing a core economic restriction, negative semidefiniteness of the Slutsky matrix. We consider a system of nonseparable structural equations with infinite dimensional unobservables, and employ quantile regression methods because they allow us to utilize the entire distribution of the data. Difficulties arise because the restriction involves several equations, while the quantile is a univariate concept. We establish that we may use quantiles of linear combinations of the dependent variable, develop a new empirical process based test that applies kernel quantile estimators, and investigate its finite and large sample behavior. Finally, we apply all concepts to Canadian microdata.