帰無仮説の下で局外パラメーターが識別されない時の仮説検定とその応用

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研究目的:局外パラメーターが帰無仮説下で識別されないケースが計量経済全般に亘って数多く存在することが知られているが、これに関する研究は少ない。本研究の目的は、帰無仮説下で識別されない局外パラメーターが存在する場合に対する簡便な検定方法の開発にある。研究実績1 Testing for the regression coefficient stabilityy_t=x_t'γ+z_tβ_t+ε_t(β_t-β^^-)=φ(β_<t-1>-β^^-)+υ_t, -1<φ<1ε_t〜N(0,r), υ_t〜N(0,q)上記のRosenbergのReturn to NormalcyモデルでH_0:q=0の場合、局外パラメーターφが識別されない。これに対する検定方法としてJoint Lagrangian Multiplier (LM)テストを提案し、このテストが正確なテスト法として知られるDavies手法に劣らない結果をもたらすことを示す。この新しい検定法は、1992年米国メニアーポリス連邦銀行で発表したものを改定したものであり、統計学ジャーナルに1995年8月に提出。2 Testing the presence of ARCHy_t=x_t'β+h_tφ+ε_tε_t|Φ_<t-1>〜N(0,h^2_t)h^2_t=α_0+α_1ε^2_<t-1>+・・・+α_pε^2_<t-p>上記のARCH-Mモデルにおいて、H_0:α_1=・・・α_p下におけるARCH-Mパラメーターφが識別されない。本研究ではDavies検定方法が、実証研究で通常てきに使われているLMテストより検定力が高いことをMonte-Carlo分析を通じて明らかにした。なお、非正規分布下でDaviesテストの頑健性についての分析を現在進めている。