Inference for Linear Conditional Moment Inequalities
Inference for Linear Conditional Moment Inequalities
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线性条件矩不等式的推理
DOI：
10.3386/w26374
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
A. Pakes
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Isaiah Andrews;J. Roth;A. Pakes
我们证明了矩不等式在广泛的经济应用中具有特殊的线性条件结构。我们使用这种结构来构造一致有效的置信度集，即使在带有讨厌参数的设置下，这些置信度集在计算上仍然是容易处理的。我们首先引入最不有利的临界值，如果所有的矩都是有约束力的，则提供非保守检验。接下来，我们介绍了一种新的条件推理方法，它确保了对松弛时刻的强不敏感度。我们推荐的方法是一种混合技术，它结合了最不有利的方法和条件方法的可取方面。混合方法在Wollmann(2018)校准的模拟中表现良好，与现有替代方法相比具有良好的功率和计算时间比较。
We show that moment inequalities in a wide variety of economic applications have a particular linear conditional structure. We use this structure to construct uniformly valid confidence sets that remain computationally tractable even in settings with nuisance parameters. We first introduce least favorable critical values which deliver non-conservative tests if all moments are binding. Next, we introduce a novel conditional inference approach which ensures a strong form of insensitivity to slack moments. Our recommended approach is a hybrid technique which combines desirable aspects of the least favorable and conditional methods. The hybrid approach performs well in simulations calibrated to Wollmann (2018), with favorable power and computational time comparisons relative to existing alternatives.
影响因子：
0.8
作者：
Kaido, Hiroaki;Molinari, Francesca;Stoye, Jörg
通讯作者：
Stoye, Jörg
影响因子：
6.1
作者：
Tebaldi, Pietro;Torgovitsky, Alexander;Yang, Hanbin
通讯作者：
Yang, Hanbin
影响因子：
6.1
作者：
Barseghyan, Levon;Coughlin, Maura;Molinari, Francesca;Teitelbaum, Joshua C.
通讯作者：
Teitelbaum, Joshua C.