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一类新的测试,用于过度识别力矩条件模型中的限制。 (英语) Zbl 1491.62267号

摘要:在本研究中,我们提出了一类新的测试,用于过度识别力矩条件模型中的限制,扩展了Neyman的[内曼,in:概率统计。213–234 (1959;Zbl 0104.12602号)]最大似然到广义经验似然(GEL)参数假设的(C(α)检验。这些测试缺乏GEL估计中所见的复杂鞍点问题;只需要一个(sqrt{n})一致估计量,其中(n)是样本大小。除了讨论它们的一阶性质外,我们还确定,在某些正则性条件下,这些检验与GEL过度识别检验具有相同的高阶性质,只要给出适当的一致估计。蒙特卡罗模拟研究表明,新的一类过度识别限制测试比两步GMM过度识别测试具有更好的有限样本性能,并且在总体性能方面与几种潜在的替代测试进行了比较。

MSC公司:

62第20页 统计学在经济学中的应用
62F03型 参数假设检验
62G05型 非参数估计
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