Structural Stability Testing in Models Estimated by Generalized Method of Moments
广义矩估计模型中的结构稳定性检验AI 解读 ↓
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广义矩估计模型中的结构稳定性检验
- 研究问题
- 在 GMM 估计模型中，如何区分断点前后的参数变化与过度识别限制失效，并检测单一断点下的结构不稳定？
- 方法与思路
- 作者将稳定性原假设分解为参数恒定与断点两侧过度识别限制有效两部分，为已知和未知断点分别构造检验统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出旨在区分不同不稳定来源的检验策略，并称五个满足全样本过度识别限制的条件 CAPM 模型均存在结构不稳定。
- 阅读关注点
- 应核对原假设分解的逻辑、两类统计量的适用条件与断点搜索方法，以及资本资产定价应用中拒绝来自哪类不稳定。
- 阅读边界
- 摘要关注潜在单一断点，未说明渐近条件、有限样本表现及多断点适用性；应用结论也不能外推至所有 GMM 模型。
原文摘要
This article proposes a new methodology for testing structural stability in models estimated via generalized method of moments. Like most previous studies of this general problem, attention is focused on the case in which some aspect of the model potentially changes at a single point in the sample, known as the “breakpoint.” Unlike this earlier work, however, our approach is based on a decomposition of the null hypothesis into two components involving parameter constancy and the validity of the overidentifying restrictions both before and after the suspected breakpoint. Using this framework, we propose a testing strategy that offers the potential to discriminate between parameter variation and more general forms of instability. Statistics are presented for testing our null hypotheses in both the known and unknown breakpoint cases. The tests are applied to the conditional capital asset pricing model used by Harvey to explain the international variation in stock index returns. Harvey reported that data from five of the G7 countries satisfy the full-sample overidentifying restrictions of the model; our results indicate that all five of these models exhibit structural instability and so are misspecified.