对半参数模型设定的稳健性检验方法研究

传统的对半参数模型设定的检验方法主要有两类：一类是基于假想模型的估计和非参数化的模型估计二者的差异；另一类则是基于零假设下的一族计分(score)函数的绝对大小。我们分别称这两类检验方法位均衡型检验和偏爱型检验。几乎所有既有的半参数模型检验方法都没有考虑方法在数据污染情形下的稳健性。因此，本项目计划系统性的考虑半参数模型设定的稳健性检验。我们的思路是分别对已有的两类模型检验过程稳健化：对均衡型检验过程我们考虑用适当的差异度量来建构检验统计量，从而使之具有较高的崩溃点，即达到全局稳健；对偏爱型检验过程我们则考虑选取有界的计分族，从而使其对应的检验水平能够和检验强度的影响函数有界，进而达到局部稳健。我们也考虑将两类检验过程同时达到局部稳健和全局稳健的可能性以及两类检验过程的折中融合。此外，本项目计划将预期的理论研究结果应用到对我国的收入分配研究中去。