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不等式约束参数空间下的MinP得分检验

作者

上市的：
  • 朱塞佩·卡瓦利埃
  • 曾华路
  • 安德斯·拉赫贝克
  • 杨玉红

摘要

分数测试的优点是需要单独估计受原假设限制的模型，这通常比在替代假设下定义的模型简单得多。当替代假设涉及不等式约束时，情况通常如此。然而，现有的分数测试只针对联合测试所有感兴趣的参数；一个主要的例子是测试所有ARCH参数或随机系数方差是否为零。在此类测试问题中，拒绝零假设并不能证明拒绝感兴趣参数的特定元素。本文提出了一类单侧得分检验，用于检验受不等式约束的模型参数。建议的测试是基于一组$p$-值的最小值构建的。最小带包括$p$-值，用于使用单个分数测试感兴趣参数的单个元素。它可以扩展到包括现有分数测试的$p$值。我们表明，在联合测试方面，我们的测试表现优于/或与现有分数测试表现一样好，而且还具有允许同时测试感兴趣参数的单个元素的额外好处。附加的好处是很吸引人的，因为它可以识别模型而不需要估计它。我们用线性回归模型、ARCH模型和随机系数模型来说明我们的测试。我们提供了一个详细的模拟研究来检查所建议测试的有限样本性能，我们发现我们的测试表现良好。

建议引用

  • Giuseppe Cavaliere&Zeng Hua Lu&Anders Rahbek&Yuhong Yang，2021年。"具有不等式约束参数空间的MinP得分检验,"论文2107.06089，arXiv.org。
    • 手柄：RePEc:arx:论文：2107.06089
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