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顾嘉英

Neyman’s（{mathrm C}（alpha））检测未观察到的异质性。 （英语） Zbl 1385.62007号

经济。理论 32，第6期，1483-1522（2016）。
摘要：基于Neyman（{mathrm C}（alpha））方法，提出了一个统一的框架，用于测试参数统计模型中未观察到的异质性。这种测试是不规则的，因为对数似然对非均质参数的一阶导数为零，因此关于参数的传统Fisher信息为零。然而，通过LeCam在二次平均中的可微性和极限实验方法，可以建立（{mathrm C}（alpha））检验的局部渐近最优性。这导致了顺序为（n^{-1/4}）的局部替代。标量情况的结果在现有文献中已经很熟悉，我们将其扩展到多维情况。新框架表明，早期发展中常用的某些正则性条件是不必要的，即施加在非均匀性分布上的对称性或三阶矩条件。此外，多维案例的极限试验建议修改横截面和面板数据模型中坡度异质性的现有测试，从而提高功率。由于（{\mathrm C}（\alpha））框架不限于参数模型，并且测试统计数据不依赖于异质性分布的特定选择，因此它对于测试参数异质性的广泛应用非常有用。

引用于4文件

MSC公司：

62F03型 参数假设检验
62B15号机组 统计实验理论
62E20型 统计学中的渐近分布理论
62H15型 多元分析中的假设检验
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛J.Gu｝，经济学。理论32，第6期，1483-1522（2016；Zbl 1385.62007）
全文： 内政部 arXiv公司

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