Computation and analysis of multiple structural change models
多重结构变化模型的计算与分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究多个结构断点的估计、检验和数量选择，与所列结构变化方向直接对应。
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多重结构变化模型的计算与分析
- 研究问题
- 在线性模型可能出现多个结构断点时，如何有效估计断点日期、构造日期置信区间，并检验变化及确定断点数量？
- 方法与思路
- 作者以动态规划寻找残差平方和的全局最小值，适用于完全与部分结构变化模型，并讨论日期推断、变化检验及数量选择。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，算法对任意断点数量最多需要 O(T²) 阶最小二乘运算，并将断点估计、推断和选择程序实现于 GAUSS。
- 阅读关注点
- 阅读全文应核对动态规划搜索范围、复杂度计数方式、各段数据与误差条件，以及置信区间和断点数量选择的适用条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断最短分段要求、有限样本表现或实现细节；摘要未提供具体条件，也不能推断版本变化。
原文摘要
Abstract In a recent paper, Bai and Perron ( 1998 ) considered theoretical issues related to the limiting distribution of estimators and test statistics in the linear model with multiple structural changes. In this companion paper, we consider practical issues for the empirical applications of the procedures. We first address the problem of estimation of the break dates and present an efficient algorithm to obtain global minimizers of the sum of squared residuals. This algorithm is based on the principle of dynamic programming and requires at most least‐squares operations of order O ( T 2 ) for any number of breaks. Our method can be applied to both pure and partial structural change models. Second, we consider the problem of forming confidence intervals for the break dates under various hypotheses about the structure of the data and the errors across segments. Third, we address the issue of testing for structural changes under very general conditions on the data and the errors. Fourth, we address the issue of estimating the number of breaks. Finally, a few empirical applications are presented to illustrate the usefulness of the procedures. All methods discussed are implemented in a GAUSS program. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.