基于不变矩条件的识别稳健与多矩稳健推断
计量经济学
2025-10-10 v5
摘要
识别稳健的假设检验通常基于连续更新 GMM 目标函数。当矩条件的数量随样本量成比例增长时，高维权重矩阵使得常规渐近近似无法使用，且这些检验的行为仍属未知。我们表明，在零假设下，当矩条件的分布满足称为反射不变性的对称条件时，权重矩阵的结构为渐近结果提供了一条替代途径。我们给出了若干在标准假设下不变性成立的例子。我们的结果表明，现有检验将渐近保守，并提出了一种调整方法以在大样本中达到名义水平。我们通过针对各种线性和非线性模型的模拟，以及关于银行金融活动集中度对系统性风险影响的实证应用，说明了我们的发现。
引用
@article{arxiv.2303.07822,
title = {Identification- and many moment-robust inference via invariant moment conditions},
author = {Tom Boot and Johannes W. Ligtenberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.07822},
year = {2025}
}