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Tests for nonlinear restrictions under misspecified alternatives with an application to testing rational expectation hypotheses

机译：在错过替代品下的非线性限制测试，以测试Rational Idippation Bunchothes

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This paper develops generalized method of moments-based (GMM-based) Lagrange multiplier tests for nonlinear hypotheses that are robust to locally misspecified possibly nonlinear alternatives. The procedure is based on an initial consistent GMM estimator of the parameters under a given set of nonlinear restrictions. The new test for one particular set of nonlinear hypotheses is consistent and has correct asymptotic size independently of whether the other, also nonlinear hypotheses, are correct or locally misspecified. To illustrate the usefulness of our proposed tests we consider testing rational expectations hypotheses using U.S. data.
机译：本文开发了基于时刻（基于GMM的）拉格朗日乘法器测试的广义方法，用于非线性假设，对本地遗漏可能是非线性替代品的强大。 该过程基于在一组给定的非线性限制下的参数的初始一致GMM估计。 对一个特定的非线性假设的新测试是一致的，并且具有正确的渐近尺寸，无论是另一个也是非线性假设，都是正确的或局部错过的。 为了说明我们所提出的测试的有用性，我们考虑使用美国数据测试Rational期望假设。

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