サーガン・ハンセン検定

サーガン・ハンセン検定またはサーガン検定${\displaystyle J}$は、統計モデルにおける過剰識別制約を検定するために使用される統計検定である。 1958年にジョン・デニス・サーガンによって提案され、 ^[1] 1975年に彼によっていくつかの変種が導出された。^[2]ラース・ピーター・ハンセンは導出を再検討し、時系列コンテキストにおける一般的な非線形GMMに拡張できることを示した。^[3]

サーガン検定は、モデルパラメータが係数に対する事前制約を介して識別されるという仮定に基づいており、過剰識別制約の妥当性を検定する。検定統計量は、残差と外生変数の外積に基づく二次形式を構築することにより、操作変数回帰の残差から計算することができる。 ^{[4] : 132–33}過剰識別制約が有効であるという帰無仮説の下では、統計量は​​自由度を持つカイ二乗変数として漸近的に分布する（ここで は操作変数の数、は内生変数の数）。 ${\displaystyle (mk)}$${\displaystyle m}$${\displaystyle k}$

• ダービン・ウー・ハウスマン検定

• デイビッドソン、ラッセル、マッキノン、ジェームズ G. (1993)。計量経済学における推定と推論。ニューヨーク：オックスフォード大学出版局。pp. 616–620。ISBN 0-19-506011-3。
• ヴェルベック、マーノ（2004年）。現代計量経済学ガイド（第2版）。ニューヨーク：ジョン・ワイリー・アンド・サンズ。pp. 142–158。ISBN 0-470-85773-0。
• 北村雄一 (2006)。「操作変数と順位欠陥による仕様検定」。Corbae, Dean 他編。計量経済学の理論と実践: 分析と応用研究の最前線。ニューヨーク: ケンブリッジ大学出版局。pp. 59–124。ISBN 0-521-80723-9。