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The effect of fat-tailed error terms on the properties of systemwise RESET test

机译:粗尾误差项对系统RESET测试属性的影响

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摘要

The small sample properties of the systemwise RESET (Regression Specification Error Test) test for functional misspecification are investigated using normal and non-normal error terms. When using normally distributed or less heavy tailed error terms, we find the Rao's multivariate F-test to be best among all other alternative test methods (i. e. Wald, Lagrange Multiplier and Likelihood Ratio). Using the bootstrap critical values, however, all test methods perform satisfactorily in almost all situations. However, the test methods perform extremely badly (even the RAO test) when the error terms are very heavy tailed.
机译:使用正常和非正常误差项研究了针对功能错误指定的系统化RESET(回归规范误差测试)测试的小样本属性。当使用正态分布或不太重的尾部误差项时,我们发现Rao多元F检验在所有其他替代检验方法(即Wald,Lagrange乘数和似然比)中是最好的。但是,使用引导临界值,几乎在所有情况下,所有测试方法都可以令人满意地执行。但是,当错误项的尾部非常繁琐时,测试方法的性能会非常差(甚至是RAO测试)。

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