ASYMPTOTIC PROPERTIES OF THE CUSUM ESTIMATOR FOR THE TIME OF CHANGE IN LINEAR PANEL DATA MODELS
线性面板模型共同变点的 CUSUM 估计量渐近性质AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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线性面板模型共同变点的 CUSUM 估计量渐近性质
- 研究问题
- 当面板个体之间通过共同因子存在依赖时，如何估计均值参数发生共同变化的时间，并为该变点构造有效置信区间？
- 方法与思路
- 作者提出 CUSUM 型变点估计量，建立一阶和二阶渐近理论，并分析变化幅度及共同因子载荷对极限分布和标准化序列的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，误差条件以长期矩的阶为核心，可涵盖包括 ARCH、GARCH 在内的广泛平稳模型，并支持一致的变点置信区间。
- 阅读关注点
- 应核对长期矩条件、变化幅度和因子载荷对应的渐近情形，以及汇率和跨国人均 GDP 应用中共同变点设定的合理性。
- 阅读边界
- 解读仅限所给 Crossref 摘要；具体矩条件、区间构造和应用结果未说明，摘要中的广泛适用性不能理解为对任意依赖结构均有效。
原文摘要
We consider the problem of estimating the common time of a change in the mean parameters of panel data when dependence is allowed between the cross-sectional units in the form of a common factor. A CUSUM type estimator is proposed, and we establish first and second order asymptotics that can be used to derive consistent confidence intervals for the time of change. Our results improve upon existing theory in two primary directions. Firstly, the conditions we impose on the model errors only pertain to the order of their long run moments, and hence our results hold for nearly all stationary time series models of interest, including nonlinear time series like the ARCH and GARCH processes. Secondly, we study how the asymptotic distribution and norming sequences of the estimator depend on the magnitude of the changes in each cross-section and the common factor loadings. The performance of our results in finite samples is demonstrated with a Monte Carlo simulation study, and we consider applications to two real data sets: the exchange rates of 23 currencies with respect to the US dollar, and the GDP per capita in 113 countries.