预印本前沿

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收录范围: 保留计量方法研究、相关统计基础，以及实质涉及计量方法的应用、教程、比较和综述。书评、刊务及明确无关内容不公开；身份或相关性证据不足的记录保留待核，补充可靠材料后可重新判断。; 预印本来自 arXiv 计量经济学及相关统计、金融分类和主题检索。主题检索从 2021 年起回补；关注作者追溯更早年份，部分历史文献按已核验编号补录。收录不表示通过同行评审，仍可能遗漏。; 本库首次提交范围：2004-06-23 — 2026-10-15。
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Rate-Agnostic Wald Inference for Dyadic Regressions

Benjamin O. Harrison · David T. Jacho-Chavez首次提交 2026-09-15 · 修订 2026-09-15 · v1arXiv预印本

不依赖收敛速度设定的成对数据回归 Wald 推断AI 解读

This paper develops Wald inference for least-squares estimation of linear regression models on dyadic data, accommodating configurations where multiple observations share the same pair of units (e.g., directed flows, multilayer networks, and dyadic panels). We establish that the dyadic-robust Wald statistic is asymptotically $χ^2_q$ for an arbitrary nonrandom sequence of full-rank restrictions, under a single condition on the accumulation of dependence. Throughout, no…This paper develops Wald inference for least-squares estimation of linear regression models on dyadic data, accommodating configurations where multiple observations share the same pair of units (e.g., directed flows, multilayer networks, and dyadic panels). We establish that the dyadic-robust Wald statistic is asymptotically $χ^2_q$ for an arbitrary nonrandom sequence of full-rank restrictions, under a single condition on the accumulation of dependence. Throughout, no…

微观 · 面板数据微观 · 网络与干扰

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-01

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