经验似然模型设定检验

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2、指定机构送交学位论文(包括纸质版和电子版)，允许学位论文进入厦f-]X学图书馆及其数据库被查阅、借阅。本人同意厦门大学将学位论文加入全国博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索，将学位论文的标题和摘要汇编出版，采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。本学位论文属于：()1．经厦门大学保密委员会审查核定的保密学位论文，于年月日解密，解密后适用上述授权。()2．不保密，适用上述授权。(请在以上相应括号内打“√”或填上相应内容。保密学位论文应是已经厦门大学保密委员会审定过的学位论文，未经厦门大学保密委员会审定的学位论文均为公开学位论文。此声明栏不填写的，默认为公开学位论文，均

3、适用上述授权。)声明人(签名)：髑矽}／年．6月7日摘要自从Hansen(1982)提出广义矩估计方法以来，矩限制模型及广义矩估计方法便在经济学实证研究中得到广泛应用。随着研究的深入，研究者们发现广义矩估计方法的有限样本性质并不尽如人意。然而，作为GMM的替代估计方法，经验似然估计方法[Owen(1988)、Qin和Lawless(1994)1、ExponentialTilting估计方法[Kitamura和Stutzer(1997)】和连续更新(ContinuouslyUpdating)的GMM估计方法[Hansen，Heaton和Yaron(1996)】却具有良好的有限

4、样本性质。特别地，Newey和Smith(2004)提出的广义似然估计方法包括经验似然估计方法、ExponentialTilting估计方法以及连续更新的GMM估计方法作为其特例。概括地说，广义经验似然估计量为一步估计量，它具有与有效GMM估计量等价的一阶渐近性质，却具有更好的高阶渐近性质。由于其良好的统计性质，广义似然估计方法一经提出便得到了研究者们的青睐，相应的扩展研究如雨后春笋般相继涌现。然而，现有的文献大都假定矩限制模型正确设定，而模型误设在实践当中却经常发生，因此研究模型误设情形下估计量以及检验统计量的渐近行为具有重要意义。本文研究矩限制模型经验似然估计框架下的检

5、验统计量，当模型误设乘l备择假设局部误设时的渐近行为，并提出了相应的稳健检验统计量。本文的具体研究工作如下：首先，本文研究了广义经验似然估计框架下Score检验统计量当备择假设局部误设时的渐近行为，提出了一个对备择假设局部误设稳健的Score检验统计量。与Bera和Yoon(1993)以及Bera，Montes．Rojas和Sosa．Escudero(2010)一样，我们假定备择假设仅仅存在局部误设。然而，他们的研究依赖于独立同分布的假设，而我们的研究则建立在更为现实的弱相依时间序列数据的假定之上。其次，在Kitamura(2000)的研究基础上，本文系统地研究了矩限制模型

6、误设情形下的ExponentialTilting估计量和检验统计量的渐近行为，将White(1982)的研究扩展到矩限制模型情形下。本文首先证明：如果矩限制模型误设，那么经典的检验统计量!tHWald、LM以及经验似然L匕(ELR)检验统计量彳i再渐近服从中心卡方分布；其次，利厂玎稳健方差一协方羞矩阵计算得到的稳健Wald和LM检验统计量在矩限制模型误设的情形下仍然渐近服从中心卡方分布。最后，我们研究了当矩限制模型误设和备择假设局部误设

7、_J时存在时ExponentialTilting检验统计量的渐近行为，提出了一个对矩限制模型和备择T假设局部误设稳健的Score检验统计量

8、。因为矩限制模型已经广泛应用于经济学几乎所有领域的实证研究当中，而模型误设在实践当中又频繁出现，所以本文的研究具有重要的理论意义与现实意义。关键词：矩限制模型：经验似然；广义经验似然：模型误设：局部误设IIAbstractSinceHansen(1982)proposedtheGeneralizedMethodofMoment(GMM)pro—cedure，themomentrestrictionmodelshavebeenwidelyusedinappliedeconomics．However,thefinite