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

零假设下未识别局外参数时的假设检验及其应用

• 批准号: 07853004
• 负责人: 羅 成さっぷ
• 金额: $ 0.38万
• 依托单位: International Christian University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1995
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1995 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07853004/
• 关键词: Davies検定; 局外パラメーター; ARCH-Mモデル; ARMAモデル

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。

The purpose of the study is to ensure that there is a wide range of data in the field, and that there is a lot of information and less research. The purpose of this study is to ensure that there is a method for determining the safety and convenience of people outside the office. In this paper, we study the combination of Testing for the regression coefficient stabilityy_t=x_t' γ + z _ t β _ t + ε _ t (β _ t-β ^ ^ -) = φ (β _ & lt;t-1>- β ^ -) + v _ t,-1 lt;1, φ & lt;1 ε _ t N (0 ~ r), v _ t _ t N (0 ~ Q), respectively. The method of determining the accuracy of the Joint Lagrangian Multiplier (LM) was verified by the proposal and the correct method. The correct method was used to know that the Davies method was inferior. The results showed that the proposal was not correct. In 1992, the United States issued a new law. In 1992, it was proposed in August 1995. 2 Testing the presence of ARCHy_t=x_t' β + hint φ + ε _ t ε _ t | Φ _ & lt;t-1>~N (0, h ^ 2 _ t) h ^ 2 _ t = α _ 0 + α _ 1 ε ^ 2 _ t _ t + + α _ p ε ^ 2 _ t _ t; under the following conditions: Testing the presence of ARCHy_t=x_t' β + hint φ = α _ p, we need to know more about the ARCH-M situation under the following conditions: H0: α _ 1 = α _ p. In this study, Davies determination methods and research methods are usually used to improve the accuracy of LM analysis, Monte-Carlo analysis, and so on. In the case of abnormal and irregular distribution, the analysis of Davies health and health is now in progress.

项目成果

A. K. Bera and S. Ra: "A Test for the Presence of conditional Heteroskedasticity within ARCH-M Framework" Elonometric Reviews. 14. 473-486 (1995)

A. K. Bera 和 S. Ra：“ARCH-M 框架内条件异方差性的存在测试”Elonometric Reviews。