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黄正彬

简单而可靠的聚类分析GMM推断。 （英语） Zbl 1471.62531号

《经济学杂志》。 222，第2期，993-1023（2021）.
摘要：本文发展了一种新的渐近理论，用于存在聚集依赖的GMM估计和推断。我们的替代渐近性的关键特征是，随着样本量的增加，簇数（G）被视为固定的。在固定的（G）渐近性下，我们证明了两步GMM中的Wald和（t）检验只有当我们在聚类协方差估计（CCE）中重新输入估计的矩过程时才是渐近关键的。此外，\（J\）统计量、三步GMM统计量（QLR、LM和Wald）和\（t\）统计量可以被修改为具有渐近标准\（F\）分布或\（t\）分布。我们建议进行有限样本方差校正，以进一步提高（F）和（t）近似的精度。建议的测试对从业者非常有吸引力，因为测试统计数据是对传统GMM测试统计数据的简单修改，并且可以从（F）和（t）表中随时获得临界值。不需要进一步的模拟或重新采样方法。蒙特卡罗研究表明，我们提出的检验比传统的大（G）渐近推论更准确。

引用于三文件

MSC公司：

62第20页 统计学在经济学中的应用
62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62甲12 多元分析中的估计
62E20型 统计学中的渐近分布理论
6220国集团 非参数推理的渐近性质

关键词：

两步GMM;异方差与自相关鲁棒性;集群依赖;\（t）分布;\（F\）分布

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\textit{J.Hwang}，J.经济。222，第2号，993--1023（2021；Zbl 1471.62531）
全文： 内政部 链接

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