Testing for Threshold Effects in Regression Models
回归模型中的阈值效应检验AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确将分位数回归列为阈值检验方法的应用场景。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
回归模型中的阈值效应检验
- 研究问题
- 当回归目标函数难以获得通常的二次近似时，如何构造阈值效应检验，并确定其零假设分布与局部功效？
- 方法与思路
- 作者使用上确界似然比型统计量，通过新的非标准方法建立渐近零分布，并在分位数回归等估计框架中说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法在常规二次近似难以处理时仍可建立零分布，并给出检验一致性、局部功效和种族隔离应用。
- 阅读关注点
- 应核对阈值参数的处理、替代渐近方法的条件、各估计框架的差异，以及临界值计算与局部备择设定。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，无法判断各类目标函数所需条件；阈值效应也不能直接解释为因果效应。
原文摘要
In this article, we develop a general method for testing threshold effects in regression models, using sup-likelihood-ratio (LR)-type statistics. Although the sup-LR-type test statistic has been considered in the literature, our method for establishing the asymptotic null distribution is new and nonstandard. The standard approach in the literature for obtaining the asymptotic null distribution requires that there exist a certain quadratic approximation to the objective function. The article provides an alternative, novel method that can be used to establish the asymptotic null distribution, even when the usual quadratic approximation is intractable. We illustrate the usefulness of our approach in the examples of the maximum score estimation, maximum likelihood estimation, quantile regression, and maximum rank correlation estimation. We establish consistency and local power properties of the test. We provide some simulation results and also an empirical application to tipping in racial segregation. This article has supplementary materials online.