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伊戈尔·凯菲茨;卡洛斯·贝拉斯科

条件离散响应模型的新良好诊断。 （英语） Zbl 1388.62259号

《经济学杂志》。 200，第1期，135-149（2017）.
摘要：本文提出了离散响应条件模型的新规范检验，这对于应用有效的最大似然方法、获得局部效应的一致估计以及对未来事件概率的适当预测至关重要。特别是，我们测试了静态和动态有序选择模型规范，可以覆盖计数数据的无限支持分布。离散响应模型规范测试的传统方法是基于抖动离散数据的概率积分变换，从而在真实条件分布下产生连续一致的i.i.d.序列。然后，连续变量的标准规格测试技术可以应用于变换后的序列，但抖动产生的额外随机性会影响这些方法的功率特性。本文研究了一种仅基于原始离散数据的替代变换，避免了任何随机化。基于这种新的变换，我们分析了优良性检验的渐近性质，并探讨了bootstrap算法在有限样本中的性质，以近似模型和参数相关的检验统计量的临界值。我们通过分析和仿真表明，在功率方面，我们的方法在基于随机化的方法中占主导地位。我们将新的测试应用于美联储的货币政策模型。

引用于1文件

MSC公司：

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

关键词：

规格测试;count数据;动态离散选择模型;条件概率积分变换;有序选择模型

软件：

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PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{I.Kheifets}和\textit{C.Velasco}，J.Econom。200，第1号，第135--149条（2017；Zbl 1388.62259）
全文： 内政部 arXiv公司

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