基于非参数回归的遗漏变量检验

发布时间：2017-08-17 10:06

  本文关键词：基于非参数回归的遗漏变量检验

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【摘要】：基于非参数回归提出了同时适用于横截面和时间序列数据的遗漏变量检验统计量.与现有文献相比,该统计量不仅避免了模型设定偏误问题,而且具有更高的局部检验功效,能够识别出速度更快的收敛到原假设的局部备择假设.该文选择单一带宽估计条件联合期望和条件边际期望,允许二者的非参数估计误差共同决定统计量的渐近分布,不仅改善了统计量的有限样本性质,而且避免了选择多个带宽和计算多个偏差项产生的繁杂工作.蒙特卡洛模拟结果表明该统计量具有良好的有限样本性质以及比Ait-Sahalia等更高的检验功效.实证分析采用该统计量捕获了F统计量无法识别的产出缺口与通胀之间关系,验证了非线性"产出—通胀"型菲利普斯曲线在中国的适用性.
【作者单位】： 中国科学院大学经济与管理学院;康奈尔大学经济学系与统计学系;厦门大学王亚南经济研究院;
【关键词】： 遗漏变量 非参数回归 非线性 检验功效 均值格兰杰因果关系
【基金】：国家自然科学青年基金资助项目(71401160) 教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(14YJC790120) 中国科学院大学校部教师与研究所科研合作专项基金资助项目
【分类号】：F224;F124
【正文快照】： 0 引言 计量经济学者一般假设经济系统是个随机过程,该过程由某个未知的计量经济模型支配. 由于研究人员无法知晓真实模型形式,只能选择一系列模型近似经济系统的动态特征,这使得模型选择成为计量经济学中的基本问题. 尽管在通常情况下引入更多解释变量能够优化模型近似效果,

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本文编号：688397