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关于GMM模型常规渐近性的一种新的检验统计量的讨论

作　者: 孟庆元
导　师: 高巍
学　校: 东北师范大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: GMM模型 S-集合 工具变量 线性Ⅳ模型
分类号: O212.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 13次
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内容摘要


在常规渐近理论意义下关于GMM模型(Hansen,1982)的一个关键假设就是模型能被很好地识别,也就是矩条件在真值处有唯一的零解,具有满秩阶梯阵。然而当这个假设条件不成立(或者近似不成立时),对于估计量和检验统计量实际的样本分布,常规正态渐近理论只能给出一个很差的近似。从近期的研究来看,针对识别条件缺失(或者几乎缺失的)的GMM模型的统计推断的方法得到了很大的进展。关于识别的检验已被很好地建立起来。Wright于2010年提出一个新的检验L,而本文就是来介绍讨论这个检验统计量L。为了更好地讨论这个统计量,本文共分三个部分展开,第一部分对GMM模型以及一些相关背景知识作了阐述,对于L统计量的介绍引入放在第二部分,在最后的部分就L检验统计量进行了模拟和讨论。

全文目录


摘要  4-5
英文摘要  5-6
目录  6-7
引言  7-9
第一章 GMM模型及相关背景知识的介绍  9-13
  §1.1 GMM模型和S-集合  9-11
  §1.2 线性Ⅳ模型和first stage F-统计量  11-13
第二章 检验统计量L  13-17
  §2.1 统计量L的定义  13-14
  §2.2 统计量L的性质  14-17
第三章 关于检验统计量L的讨论  17-22
  §3.1 临界值的计算  17-19
  §3.2 对检验统计量L的模拟  19-22
参考文献  22-24
附录  24-27
后记  27

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中图分类: > 数理科学和化学 > 数学 > 概率论与数理统计 > 数理统计 > 一般数理统计
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