计量经济学应用中的功效

本文讨论了在计量经济学应用中测试的功效属性的使用。定义了逆功效函数。这些函数旨在产生功效的摘要度量，从而促进对测试结果的实际解释。为Wald、似然比、拉格朗日乘子和豪斯曼测试的逆功效函数引入了简单的近似。这些近似能够清晰传达测试功效的一般定性特征。通过实例来说明它们在解释测试结果中的有效性。在应用计量经济学中，面临的一个普遍问题是，当测试未能拒绝零假设时，如何解释假设测试的结果。大多数从业者意识到，仅仅因为测试未能拒绝一个假设，并不能声称接受它。然而，这种情况常常被忽视，因为从业者通常处于希望测试结果提供有用推论的情况，无论测试是否拒绝。本文的目的是介绍逆功效（IP）摘要度量，使从业者能够避免此类错误，并在测试未能拒绝零假设时做出有效推论。这些摘要度量广泛适用，易于使用（特别是在涉及单个约束的测试的常见情况下），且易于计算。当测试拒绝零假设时，意味着数据与零假设中的每个参数点不一致，因为每个点的第一类错误概率很小，即等于或小于α。相应地，当测试未能拒绝零假设时，需要对替代假设中点的错误概率做出类似的陈述。并非所有替代假设中的点与数据不一致，即它们的第二类错误概率很小（等于或小于α）。然而，可以确定替代参数空间中与数据不一致的区域S。下面介绍的IP函数评估在……