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Score-type tests for normal mixtures
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DOI：10.1016/j.jeconom.2024.105717.png)
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摘要
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检验正态性相对于离散正态混合分布是复杂的，因为某些参数在接近原假设的不同路径下会变得可识别性递减，其他参数则受到不等式约束，并且多个高阶导数恒等于0。这些问题使得备择模型对数似然函数的最大值在数值上不可靠。我们提出一种得分型检验，其渐近等价于似然比检验，作为两个简单直观统计量中的较大者，且仅需在原假设下进行估计。我们方法的一个新颖之处在于，对称地处理了原假设的两种表述方式，同时不排除参数空间中的任何区域。我们推导了在原假设及局部备择假设序列下我们检验的渐近分布。我们还证明，无论是对观测值还是对异方差回归模型中的标准化残差进行检验，其渐近分布相同。最后，我们通过模拟研究了其功效，并将其应用于明瑟收入函数的残差。
Keyword:
Generalized extremum tests
Higher-order identifiability
Likelihood ratio test
Mincer equations
期刊
IF:
4
论文数:
5.2K
被引数:
3.0W
机构
引用论文
Testing when a parameter is on the boundary of the maintained hypothesis当参数在保持的假设的边界上时进行测试.png)
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