Using OLS to Estimate and Test for Structural Changes in Models with Endogenous Regressors
使用 OLS 估计和检验含内生回归变量模型的结构变化AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究多个结构断点的估计与检验，并以菲利普斯曲线稳定性为应用，最直接对应结构变化。
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使用 OLS 估计和检验含内生回归变量模型的结构变化
- 研究问题
- 在回归变量与误差相关的单方程模型中，如何估计多个结构断点并检验结构变化，OLS 与工具变量方法的表现有何差异？
- 方法与思路
- 作者在含内生回归变量的单方程框架下，比较 OLS 与工具变量方法的断点估计精度和检验功效，并以新凯恩斯混合菲利普斯曲线说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，除某些特殊情形外，OLS 的断点估计更精确、检验功效更高，并避开弱工具变量问题；应用中指向 1991 年第一季度发生变化。
- 阅读关注点
- 应核对 OLS 优势成立的条件与特殊例外，区分断点估计和回归系数估计的目标，并查看菲利普斯曲线失稳结论的统计依据。
- 阅读边界
- 所给版本为 OpenAlex 摘要，未说明理论条件、例外和具体统计量；不能将断点分析的优势推广为内生回归系数的 OLS 估计有效。
原文摘要
We consider the problem of estimating and testing for multiple breaks in a single-equation framework with regressors that are endogenous, i.e. correlated with the errors. We show that even in the presence of endogenous regressors it is still preferable, in most cases, to simply estimate the break dates and test for structural change using the usual ordinary least squares (OLS) framework. Except for some knife-edge cases, it delivers estimates of the break dates with higher precision and tests with higher power compared to those obtained using an instrumental variable (IV) method. Also, the OLS method avoids potential weak identification problems caused by weak instruments. To illustrate the relevance of our theoretical results, we consider the stability of the New Keynesian hybrid Phillips curve. IV-based methods only provide weak evidence of instability. On the other hand, OLS-based ones strongly indicate a change in 1991:Q1 and that after this date the model loses all explanatory power. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.