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A test for bivariate normality with applications in microeconometric models

机译：双变量正态性检验及其在微观计量经济模型中的应用

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In this paper, we propose a test for bivariate normality in imperfectly observed models, based on the information matrix test for censored models with bootstrap critical values. In order to evaluate its properties, we run a comprehensive Monte Carlo experiment, in which we use the bivariate probit model and Heckman sample selection model as examples. We find that, while asymptotic critical values can be seriously misleading, the use of bootstrap critical values results in a test that has excellent size and power properties even in small samples. Since this procedure is relatively inexpensive from a computational viewpoint and is easy to generalise to models with arbitrary censoring schemes, we recommend it as an important and valuable testing tool.
机译：在本文中，我们基于对具有自举临界值的删失模型的信息矩阵检验，提出了在不完全观察模型中的双变量正态性检验。为了评估其属性，我们运行了一个全面的蒙特卡洛实验，其中我们以双变量概率模型和Heckman样本选择模型为例。我们发现，尽管渐近临界值可能会造成严重误导，但使用自举临界值会导致即使在小样本中也具有出色的尺寸和功率特性的测试。由于此过程从计算角度而言相对便宜，并且易于推广到具有任意审查方案的模型，因此我们建议将其作为重要且有价值的测试工具。

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