Testing for structural change in regression quantiles
回归分位数的结构变化检验AI 解读 ↓
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回归分位数的结构变化检验
- 研究问题
- 如何检验条件分位数或条件分布中的结构变化，并同时处理预先指定分位数、跨分位数以及单次和多次变化？
- 方法与思路
- 作者提出基于次梯度的波动型统计量与比较子样本参数的 Wald 型统计量，分别涉及原假设和备择假设下的估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验覆盖单个和多个分位数、单次和多次结构变化，零假设极限分布不含滋扰参数，并以模拟考察有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对线性条件分位数设定、断点搜索与多次变化的处理方式，以及无滋扰参数极限分布成立的条件和模拟设计。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断依赖结构、分位数范围及其他正则条件，也不能确认检验在具体样本中的尺寸与功效。
原文摘要
Most studies in the structural change literature focus solely on the conditional mean, while under various circumstances, structural change in the conditional distribution or in conditional quantiles is of key importance. This paper proposes several tests for structural change in regression quantiles. Two types of statistics are considered, namely, a fluctuation type statistic based on the subgradient and a Wald type statistic, based on comparing parameter estimates obtained from different subsamples. The former requires estimating the model under the null hypothesis, and the latter involves estimation under the alternative hypothesis. The tests proposed can be used to test for structural change occurring in a pre-specified quantile, or across quantiles, which can be viewed as testing for change in the conditional distribution with a linear specification of the conditional quantile function. Both single and multiple structural changes are considered. We derive the limiting distributions under the null hypothesis, and show they are nuisance parameter free and can be easily simulated. A simulation study is conducted to assess the size and power in finite samples.