Testing for multiple change-points in macroeconometrics: an empirical guide and recent developments
宏观计量中多重变点检验：实证指南与近期进展AI 解读 ↓
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宏观计量中多重变点检验：实证指南与近期进展
- 研究问题
- 宏观实证研究如何检测和估计多个斜率参数变点，并在存在内生回归量、面板结构或因子结构时选择适当方法？
- 方法与思路
- 作者综述时间序列、面板及因子模型中的多变点方法，重点讨论序贯检验等检测程序和适用于宏观应用的一般假设。
- 材料陈述的贡献
- 摘要将该文定位为实证操作指南，突出斜率变化而非均值变化，并优先整理能够处理多个变点的方法与近期发展。
- 阅读关注点
- 应核对各方法处理内生性、横截面依赖及因子变化的条件，变点数量选择、间距要求，以及检验与估计的适用边界。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及接收状态未核实；摘要未列出具体方法及覆盖范围，该综述定位也不能视为新增统一定理。
原文摘要
We review recent developments in detecting and estimating multiple change-points in time series models with exogenous and endogenous regressors, panel data models, and factor models. This review differs from others in multiple ways: (1) it focuses on inference about the change-points in slope parameters, rather than in the mean of the dependent variable - the latter being common in the statistical literature; (2) it focuses on detecting - via sequential testing and other methods - multiple change-points, and only discusses one change-point when methods for multiple change-points are not available; (3) it is meant as a practitioner's guide for empirical macroeconomists first, and as a result, it focuses only on the methods derived under the most general assumptions relevant to macroeconomic applications.