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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

孟庆元  
【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。


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