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克里斯蒂安·邦坦普斯;努尔，梅德哈伊

检验正态性：GMM方法。 （英语） Zbl 1336.62056号

《经济学杂志》。 124，第1期，149-186（2005）.
小结：在本文中，我们考虑检验边际正态分布假设。更准确地说，我们提出了基于正态性隐含的力矩条件的测试。这些力矩条件称为C.斯坦[摘自：加利福尼亚大学第六届伯克利交响乐团，数学，统计，问题，1970，2583–602（1972；Zbl 0278.60026号)]方程式。它们与由L.P.汉森和J.A.Scheinkman[计量经济学63，第4677-804号（1995年；Zbl 0834.60083号)]当感兴趣的随机变量是标量扩散时。在其他示例中，Stein方程意味着Hermite多项式的平均值为零。我们采用的GMM方法非常适合于两个原因。它允许我们详细研究参数不确定性问题，即当测试依赖于必须估计的未知参数时。特别地，我们刻画了对参数不确定性具有鲁棒性的矩条件，并表明厄米特多项式是一个特殊的例子。这是本文的主要贡献。使用GMM的第二个原因是我们的测试对时间序列也是有效的。在这种情况下，当数据的相关性未知时，我们采用异方差自相关一致性方法来估计权重矩阵。我们还将我们的测试与C.M.贾克和A.K.贝拉[“回归残差的正态性、同方差性和序列独立性的有效检验”，《经济快报》第6期，第3期，255-259页（1980；doi:10.1016/0165-1765（80）90024-5)]和OPG回归测试R.戴维森和J.G.麦克金农【计量经济学中的估计和推断。纽约：牛津大学出版社（1993；Zbl 1009.62596号)]. 我们的测试的有限样本属性是通过全面的蒙特卡罗研究得出的。最后，给出了GARCH和已实现波动率模型的两个应用。

引用于31文件

MSC公司：

62F03型 参数假设检验
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62第20页 统计学在经济学中的应用

关键词：

斯坦因方程;厄米特多项式;参数不确定性;HAC公司

引文：

Zbl 0278.60026号;Zbl 0834.60083号;Zbl 1009.62596号

软件：

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\textit{C.Bontemps}和\textit{N.Meddahi}，J.Econom。124，第1号，149--186（2005；Zbl 1336.62056）
全文： 内政部 链接

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