Submitted by Lucas Pimentel Vilela (lvilela@fgvmail.br) on 2013-10-07T17:22:14Z No. of bitstreams: 2 Dissertação Final.pdf: 665295 bytes, checksum: b54a14202e41e19e863a73328cfb2123 (MD5) Supplement.pdf: 2259071 bytes, checksum: 19718d483c50f35f3878c81521b0acf9 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2013-10-08T21:33:30Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação Final.pdf: 665295 bytes, checksum: b54a14202e41e19e863a73328cfb2123 (MD5) Supplement.pdf: 2259071 bytes, checksum: 19718d483c50f35f3878c81521b0acf9 (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2013-10-14T14:44:28Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação Final.pdf: 665295 bytes, checksum: b54a14202e41e19e863a73328cfb2123 (MD5) Supplement.pdf: 2259071 bytes, checksum: 19718d483c50f35f3878c81521b0acf9 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-10-14T14:45:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação Final.pdf: 665295 bytes, checksum: b54a14202e41e19e863a73328cfb2123 (MD5) Supplement.pdf: 2259071 bytes, checksum: 19718d483c50f35f3878c81521b0acf9 (MD5) Previous issue date: 2013-09-17 / This dissertation deals with the problem of making inference when there is weak identification in models of instrumental variables regression. More specifically we are interested in one-sided hypothesis testing for the coefficient of the endogenous variable when the instruments are weak. The focus is on the conditional tests based on likelihood ratio, score and Wald statistics. Theoretical and numerical work shows that the conditional t-test based on the two-stage least square (2SLS) estimator performs well even when instruments are weakly correlated with the endogenous variable. The conditional approach correct uniformly its size and when the population F-statistic is as small as two, its power is near the power envelopes for similar and non-similar tests. This finding is surprising considering the bad performance of the two-sided conditional t-tests found in Andrews, Moreira and Stock (2007). Given this counter intuitive result, we propose novel two-sided t-tests which are approximately unbiased and can perform as well as the conditional likelihood ratio (CLR) test of Moreira (2003). / Esta dissertação trata do problema de inferência na presença de identificação fraca em modelos de regresso com variáveis instrumentais. Mais especificamente em testes de hipóteses com relação ao parâmetro da variável endógena quando os instrumentos são fracos. O principal foco é nos testes condicionais unilaterais baseados nas estatísticas de razão de máxima verossimilhança, score e Wald. Resultados teóricos e numéricos mostram que o teste t condicional unilateral baseado no estimador de mínimos quadrados em dois estágios tem uma boa performance mesmo na presença de instrumentos fracamente correlacionados com a variável endógena. A abordagem condicional corrige uniformemente o tamanho do teste t e quando a estatística F populacional é tão pequena quanto dois, o poder do teste é próximo ao power envelope tanto de testes similares quanto de não similares. Tal resultado é surpreendente visto a má performance dos testes t’s condicionais bilaterais relatada em (6, Andrews, Moreira and Stock (2007)). Dado esse resultado aparentemente contra intuitivo, apresentamos novos testes t’s condicionals bilaterais que são aproximadamente não viesados e performam, em alguns casos, tão bem quanto o teste condicional baseado na estatística de razão de verossimilhança de ( 19 , Moreira (2003)).

Submitted by Gustavo Rabello de Castro (grdcastro@outlook.com) on 2016-01-17T15:36:58Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao Final.pdf: 1716177 bytes, checksum: 6516904780e3dae7837ee9b481d63ba7 (MD5) / Approved for entry into archive by BRUNA BARROS (bruna.barros@fgv.br) on 2016-01-21T17:18:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao Final.pdf: 1716177 bytes, checksum: 6516904780e3dae7837ee9b481d63ba7 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Almeida (maria.socorro@fgv.br) on 2016-02-11T17:59:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao Final.pdf: 1716177 bytes, checksum: 6516904780e3dae7837ee9b481d63ba7 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-11T17:59:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Final.pdf: 1716177 bytes, checksum: 6516904780e3dae7837ee9b481d63ba7 (MD5) Previous issue date: 2015-04-28 / In this work we focus on tests for the parameter of an endogenous variable in a weakly identi ed instrumental variable regressionmodel. We propose a new unbiasedness restriction for weighted average power (WAP) tests introduced by Moreira and Moreira (2013). This new boundary condition is motivated by the score e ciency under strong identi cation. It allows reducing computational costs of WAP tests by replacing the strongly unbiased condition. This latter restriction imposes, under the null hypothesis, the test to be uncorrelated to a given statistic with dimension given by the number of instruments. The new proposed boundary condition only imposes the test to be uncorrelated to a linear combination of the statistic. WAP tests under both restrictions to perform similarly numerically. We apply the di erent tests discussed to an empirical example. Using data from Yogo (2004), we assess the e ect of weak instruments on the estimation of the elasticity of inter-temporal substitution of a CCAPM model. / Este trabalho trata de testes para o parâmetro de uma variável endógena em modelos de regressão com variáveis instrumentais fracas. Propomos uma nova restrição para o viés dos testes weighted average power (WAP), desenvolvidos em Moreira e Moreira (16, 2013). A motivação para essa nova restrição se baseia na eficiência do teste score sob a hipótese de identificação forte. Essa hipótese permite reduzir o custo computacional dos testes WAP, substituindo a restrição de strongly unbiased. Esta ultima demanda que, sob a hipótese nula, o teste seja ortogonal a uma dada estatística com sua dimensão dada pelo número de instrumentos. A restrição aqui proposta exige somente que o teste seja não correlacionado com uma combinação linear dessa estatística. Nas simulações, ambos os testes apresentam um desempenho numericamente similar. Aplicamos ainda os testes discutidos neste trabalho na estimação da elasticidade de substituição intertemporal de um modelo CCAPM.

Submitted by Lucas Pimentel Vilela (lucaspimentelvilela@gmail.com) on 2017-05-04T01:19:37Z No. of bitstreams: 1 Hypothesis Testing in Econometric Models - Vilela 2017.pdf: 2079231 bytes, checksum: d0387462f36ab4ab7e5d33163bb68416 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Almeida (maria.socorro@fgv.br) on 2017-05-15T19:31:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Hypothesis Testing in Econometric Models - Vilela 2017.pdf: 2079231 bytes, checksum: d0387462f36ab4ab7e5d33163bb68416 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-15T19:32:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Hypothesis Testing in Econometric Models - Vilela 2017.pdf: 2079231 bytes, checksum: d0387462f36ab4ab7e5d33163bb68416 (MD5) Previous issue date: 2015-12-11 / This thesis contains three chapters. The first chapter considers tests of the parameter of an endogenous variable in an instrumental variables regression model. The focus is on one-sided conditional t-tests. Theoretical and numerical work shows that the conditional 2SLS and Fuller t-tests perform well even when instruments are weakly correlated with the endogenous variable. When the population F-statistic is as small as two, the power is reasonably close to the power envelopes for similar and non-similar tests which are invariant to rotation transformations of the instruments. This finding is surprising considering the poor performance of two-sided conditional t-tests found in Andrews, Moreira, and Stock (2007). These tests have bad power because the conditional null distributions of t-statistics are asymmetric when instruments are weak. Taking this asymmetry into account, we propose two-sided tests based on t-statistics. These novel tests are approximately unbiased and can perform as well as the conditional likelihood ratio (CLR) test. The second and third chapters are interested in maxmin and minimax regret tests for broader hypothesis testing problems. In the second chapter, we present maxmin and minimax regret tests satisfying more general restrictions than the alpha-level and the power control over all alternative hypothesis constraints. More general restrictions enable us to eliminate trivial known tests and obtain tests with desirable properties, such as unbiasedness, local unbiasedness and similarity. In sequence, we prove that both tests always exist and under suficient assumptions, they are Bayes tests with priors that are solutions of an optimization problem, the dual problem. In the last part of the second chapter, we consider testing problems that are invariant to some group of transformations. Under the invariance of the hypothesis testing, the Hunt-Stein Theorem proves that the search for maxmin and minimax regret tests can be restricted to invariant tests. We prove that the Hunt-Stein Theorem still holds under the general constraints proposed. In the last chapter we develop a numerical method to implement maxmin and minimax regret tests proposed in the second chapter. The parametric space is discretized in order to obtain testing problems with a finite number of restrictions. We prove that, as the discretization turns finer, the maxmin and the minimax regret tests satisfying the finite number of restrictions have the same alternative power of the maxmin and minimax regret tests satisfying the general constraints. Hence, we can numerically implement tests for a finite number of restrictions as an approximation for the tests satisfying the general constraints. The results in the second and third chapters extend and complement the maxmin and minimax regret literature interested in characterizing and implementing both tests. / Esta tese contém três capítulos. O primeiro capítulo considera testes de hipóteses para o coeficiente de regressão da variável endógena em um modelo de variáveis instrumentais. O foco é em testes-t condicionais para hipóteses unilaterais. Trabalhos teóricos e numéricos mostram que os testes-t condicionais centrados nos estimadores de 2SLS e Fuller performam bem mesmo quando os instrumentos são fracamente correlacionados com a variável endógena. Quando a estatística F populacional é menor que dois, o poder é razoavelmente próximo do poder envoltório para testes que são invariantes a transformações que rotacionam os instrumentos (similares ou não similares). Este resultado é surpreendente considerando a baixa performance dos testes-t condicionais para hipóteses bilaterais apresentado em Andrews, Moreira, and Stock (2007). Estes testes possuem baixo poder porque as distribuições das estatísticas-t na hipótese nula são assimétricas quando os instrumentos são fracos. Explorando tal assimetria, nós propomos testes para hipóteses bilaterais baseados em estatísticas-t. Estes testes são aproximadamente não viesados e podem performar tão bem quanto o teste de razão de máxima verossimilhança condicional. No segundo e no terceiro capítulos, nosso interesse é em testes do tipo maxmin e minimax regret para testes de hipóteses mais gerais. No segundo capítulo, nós apresentamos testes maxmin e minimax regret que satisfazem restrições mais gerais que as restrições de tamanho e de controle sobre todo o poder na hipótese alternativa. Restrições mais gerais nos possibilitam eliminar testes triviais e obter testes com propriedades desejáveis, como por exemplo não viés, não viés local e similaridade. Na sequência, nós provamos que ambos os testes existem e, sob condições suficientes, eles são testes Bayesianos com priors que são solução de um problema de otimização, o problema dual. Na última parte do segundo capítulo, nós consideramos testes de hipóteses que são invariantes à algum grupo de transformações. Sob invariância, o Teorema de Hunt-Stein implica que a busca por testes maxmin e minimax regret pode ser restrita a testes invariantes. Nós provamos que o Teorema de Hunt-Stein continua válido sob as restrições gerais propostas. No último capítulo, nós desenvolvemos um procedimento numérico para implementar os testes maxmin e minimax regret propostos no segundo capítulo. O espaço paramétrico é discretizado com o objetivo de obter testes de hipóteses com um número finito de pontos. Nós provamos que, ao considerarmos partições mais finas, os testes maxmin e minimax regret que satisfazem um número finito de pontos possuem o mesmo poder na hipótese alternativa que os testes maxmin e minimax regret que satisfazem as restrições gerais. Portanto, nós podemos implementar numericamente os testes que satisfazem um número finito de pontos como aproximação aos testes que satisfazem as restrições gerais.

Submitted by Paulo Gustavo Grahl (pgrahl@fgvmail.br) on 2013-10-18T05:32:44Z No. of bitstreams: 1 DoutoradoPG_final.pdf: 23501670 bytes, checksum: 55b15051b9acc69ac74e639efe776fae (MD5) / Approved for entry into archive by ÁUREA CORRÊA DA FONSECA CORRÊA DA FONSECA (aurea.fonseca@fgv.br) on 2013-10-28T18:22:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DoutoradoPG_final.pdf: 23501670 bytes, checksum: 55b15051b9acc69ac74e639efe776fae (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2013-10-29T18:24:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DoutoradoPG_final.pdf: 23501670 bytes, checksum: 55b15051b9acc69ac74e639efe776fae (MD5) / Made available in DSpace on 2013-10-29T18:25:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DoutoradoPG_final.pdf: 23501670 bytes, checksum: 55b15051b9acc69ac74e639efe776fae (MD5) Previous issue date: 2012-12-22 / Esta dissertação concentra-se nos processos estocásticos espaciais definidos em um reticulado, os chamados modelos do tipo Cliff & Ord. Minha contribuição nesta tese consiste em utilizar aproximações de Edgeworth e saddlepoint para investigar as propriedades em amostras finitas do teste para detectar a presença de dependência espacial em modelos SAR (autoregressivo espacial), e propor uma nova classe de modelos econométricos espaciais na qual os parâmetros que afetam a estrutura da média são distintos dos parâmetros presentes na estrutura da variância do processo. Isto permite uma interpretação mais clara dos parâmetros do modelo, além de generalizar uma proposta de taxonomia feita por Anselin (2003). Eu proponho um estimador para os parâmetros do modelo e derivo a distribuição assintótica do estimador. O modelo sugerido na dissertação fornece uma interpretação interessante ao modelo SARAR, bastante comum na literatura. A investigação das propriedades em amostras finitas dos testes expande com relação a literatura permitindo que a matriz de vizinhança do processo espacial seja uma função não-linear do parâmetro de dependência espacial. A utilização de aproximações ao invés de simulações (mais comum na literatura), permite uma maneira fácil de comparar as propriedades dos testes com diferentes matrizes de vizinhança e corrigir o tamanho ao comparar a potência dos testes. Eu obtenho teste invariante ótimo que é também localmente uniformemente mais potente (LUMPI). Construo o envelope de potência para o teste LUMPI e mostro que ele é virtualmente UMP, pois a potência do teste está muito próxima ao envelope (considerando as estruturas espaciais definidas na dissertação). Eu sugiro um procedimento prático para construir um teste que tem boa potência em uma gama de situações onde talvez o teste LUMPI não tenha boas propriedades. Eu concluo que a potência do teste aumenta com o tamanho da amostra e com o parâmetro de dependência espacial (o que está de acordo com a literatura). Entretanto, disputo a visão consensual que a potência do teste diminui a medida que a matriz de vizinhança fica mais densa. Isto reflete um erro de medida comum na literatura, pois a distância estatística entre a hipótese nula e a alternativa varia muito com a estrutura da matriz. Fazendo a correção, concluo que a potência do teste aumenta com a distância da alternativa à nula, como esperado. / This dissertation focus on spatial stochastic process on a lattice (Cliff & Ord--type of models). My contribution consists of using Edgeworth and saddlepoint series to investigate small sample size and power properties of tests for detecting spatial dependence in spatial autoregressive (SAR) stochastic processes, and proposing a new class of spatial econometric models where the spatial dependence parameters that enter the mean structure are different from the ones in the covariance structure. This allows a clearer interpretation of models' parameters and generalizes the set of local and global models suggested by Anselin (2003) as an alternative to the traditional Cliff & Ord models. I propose an estimation procedure for the model's parameters and derive the asymptotic distribution of the parameters' estimators. The suggested model provides some insights on the structure of the commonly used mixed regressive, spatial autoregressive model with spatial autoregressive disturbances (SARAR). The study of the small sample properties of tests to detect spatial dependence expands on the existing literature by allowing the neighborhood structure to be a nonlinear function of the spatial dependence parameter. The use of series approximations instead of the often used Monte Carlo simulation allows a simple way to compare test properties across different neighborhood structures and to correct for size when comparing power. I obtain the power envelope for testing the presence of spatial dependence in the SAR process using the optimal invariant test statistic, which is also locally uniformly most powerful invariant (LUMPI). I have found that the LUMPI test is virtually UMP since its power is very close to the power envelope. I suggest a practical procedure to build a test that, while not UMP, retain good power properties in a wider range for the spatial parameter when compared to the LUMPI test. I find that power increases with sample size and with the spatial dependence parameter -- which agrees with the literature. However, I call into question the consensus view that power decreases as the spatial weight matrix becomes more densely connected. This finding in the literature reflects an error of measure because the hypothesis being compared are at very different statistical distance from the null. After adjusting for this, the power is larger for alternative hypothesis further away from the null -- as one would expect.