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Consistent testing for stochastic dominance: A subsampling approach

机译:对随机优势的一致性测试:子采样方法

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摘要

We propose a procedure for estimating the critical values of the extended Kolmogorov- Smirnov tests of First and Second Order Stochastic Dominance in the general K-prospect case. We allow for the observations to be serially dependent and, for the first time, we can accommodate general dependence amongst the prospects which are to be ranked. Also, the prospects may be the residuals from certain conditional models, opening the way for conditional ranking. We also propose a test of Prospect Stochastic Dominance. Our method is based on subsampling and we show that the resulting tests are consistent and powerful against some N-1=2 local alternatives. We also propose some heuristic methods for selecting subsample size and demonstrate in simulations that they perform reasonably.
机译:我们提出了一种程序,用于估计一般K前景情况下一阶和二阶随机优势的扩展Kolmogorov-Smirnov检验的临界值。我们允许观测值是连续依赖的,并且第一次,我们可以在要排名的前景中适应一般的依赖。同样,前景可能是某些条件模型的残差,这为条件排名开辟了道路。我们还建议对前景随机优势进行测试。我们的方法基于二次抽样,我们证明了针对N-1 = 2的局部替代方法所产生的测试是一致且强大的。我们还提出了一些启发式方法来选择子样本的大小,并在模拟中证明它们表现合理。

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