【摘 要】
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基于非参数回归提出了同时适用于横截面和时间序列数据的遗漏变量检验统计量．与现有文献相比，该统计量不仅避免了模型设定偏误问题，而且具有更高的局部检验功效，能够识别出速度更
【机 构】
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中国科学院大学经济与管理学院,康奈尔大学经济学系与统计学系,厦门大学王亚南经济研究院
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基于非参数回归提出了同时适用于横截面和时间序列数据的遗漏变量检验统计量．与现有文献相比，该统计量不仅避免了模型设定偏误问题，而且具有更高的局部检验功效，能够识别出速度更快的收敛到原假设的局部备择假设．该文选择单一带宽估计条件联合期望和条件边际期望，允许二者的非参数估计误差共同决定统计量的渐近分布，不仅改善了统计量的有限样本性质，而且避免了选择多个带宽和计算多个偏差项产生的繁杂工作．蒙特卡洛模拟结果表明该统计量具有良好的有限样本性质以及比Ait-Sahalia等更高的检验功效．实证分析采用该统计量捕获了F统
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