Testing and Estimating Structural Breaks in Time Series and Panel Data in Stata
在 Stata 中检验和估计时间序列与面板数据的结构突变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：摘要明确围绕时间序列与面板的多重结构突变，并包含跨国面板应用，直接对应结构变化、时间序列和宏观面板方向。
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…
在 Stata 中检验和估计时间序列与面板数据的结构突变
- 研究问题
- 如何判断时间序列或面板关系是否发生多次结构突变，并估计突变次数、日期及日期的不确定性，以解释关系变化？
- 方法与思路
- 作者介绍 Stata 社区命令 xtbreak，提供多重结构突变的检验与估计工具，并在美国疫情数据及八国面板关系中展示使用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，xtbreak 可检测突变是否存在、确定次数与位置并给出日期置信区间，将相关分析步骤整合为可使用的工具箱。
- 阅读关注点
- 应核对命令支持的模型与误差结构、突变次数选择方法、日期区间构造，以及面板分析对共同突变和异质性的处理。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未提供命令语法、适用条件或软件版本，不能据此确认当前功能和使用限制。
原文摘要
Identifying structural change is a crucial step in analysis of time series and panel data. The longer the time span, the higher the likelihood that the model parameters have changed as a result of major disruptive events, such as the 2007--2008 financial crisis and the 2020 COVID--19 outbreak. Detecting the existence of breaks, and dating them is therefore necessary, not only for estimation purposes but also for understanding drivers of change and their effect on relationships. This article introduces a new community contributed command called xtbreak, which provides researchers with a complete toolbox for analysing multiple structural breaks in time series and panel data. xtbreak can detect the existence of breaks, determine their number and location, and provide break date confidence intervals. The new command is used to explore changes in the relationship between COVID--19 cases and deaths in the US, using both aggregate and state level data, and in the relationship between approval ratings and consumer confidence, using a panel of eight countries.