Monte Carlo Methodology and the Finite Sample Properties of Instrumental Variables Statistics for Testing Nested and Non-Nested Hypotheses
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工具变量统计量检验嵌套与非嵌套假设的蒙特卡洛研究及有限样本性质
- 研究问题
- 动态性与联立性如何影响工具变量统计量检验嵌套、非嵌套假设时的有限样本尺寸和功效，渐近理论能解释到什么程度？
- 方法与思路
- 作者对动态联立方程模型进行蒙特卡洛分析，构造简洁的数值解析响应面，以近似统计量未知的尺寸函数和功效函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要更支持采用 F 形式，并指出大 σ 与较小的“有效”样本量会明显影响过度识别限制检验和 Cox 型检验。
- 阅读关注点
- 核对动态与联立性参数、σ 和“有效”样本量的定义，并检查模拟设计、响应面拟合误差及不同统计量的比较范围。
- 阅读边界
- 结论来自所考察的动态联立方程模型；摘要未给出模拟参数、σ 的含义或近似误差，不能据此推断一般性的检验优劣。
原文摘要
Using Monte Carlo methodology, this paper investigates the effect of dynamics and simultaneity on the finite sample properties of instrumental variables statistics for testing nested and nonnested hypotheses. Simple numerical-analytical formulae (response surfaces) are obtained which closely approximate the statistics' unknown size and power functions for a dynamic simultaneous-equations model. The analysis illustrates the value and limitations of asymptotic theory in interpreting finite sample properties. Two practical results arise. The F form and the Wald statistic is favored over its chi-squared form, and "large-sigma" and small "effective" sample size strongly affect the test of over-identifying restrictions and the Cox-type test. Copyright 1991 by The Econometric Society.