方法一:t检验
H0:c-b ≤ 0 H1:c-b > 0 。记m =c-b,根据m构建一个统计量,检验m是否显著大于0.
构建t统计量
t = m/se(m) se(m)是m的标准误 se(m) = √(var(m) )=√(var(c)+var(b)-2Cov(c,b))
t服从n自由度为n-k的t分布,k是所有参数的数量,包括截距项系数。
stata代码:
reg y x1 x2 Controls
lincom x1 - x2
方法二:Wald检验 ,这是最一般性的方法,可以检验任何系数的之间任何线性关系
原方程计为矩阵形式:Y = Xβ + U
H0: Rβ_hat - r ≤ 0 (对于楼主给的题目来看,R = (0, -1 , 1 , 0 , ……, 0 ),r = 0)
H1: Rβ_hat - r > 0
β_hat 是 对β 的OLS估计量
构建Wald统计量: Wald = (Rβ_hat - r)' [R Var(β_hat) R']^{-1} (Rβ_hat - r)
这里Var(β_hat)是一个k×k的矩阵,,(Rβ_hat - r) 是 k×1 的向量,最后 Wald统计量算下来是一个标量
Wald ~ χ^2(q) 服从卡方分布 q是约束条件个数,楼主这里q =1