New distribution theory for the estimation of structural break point in mean
均值结构断点估计的新分布理论AI 解读 ↓
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均值结构断点估计的新分布理论
- 研究问题
- 均值断点估计为何在有限样本中呈现非对称三峰分布，连续时间近似能否改善分布逼近并支持偏误修正？
- 方法与思路
- 作者利用Girsanov定理求连续时间断点估计的精确分布，再建立离散模型的加密渐近理论，并提出模拟式间接估计修正。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新渐近分布保留非对称三峰特征，能较好逼近有限样本分布；蒙特卡洛实验显示间接估计显著降低偏误。
- 阅读关注点
- 应核对连续时间模型、离散模型与加密渐近方案之间的关系，以及三峰性质的适用条件和间接估计的偏误修正机制。
- 阅读边界
- 所给出版社摘要未说明断点信号、噪声过程及渐近缩放的具体条件；分布逼近和偏误改善的适用范围仍须查阅全文。
原文摘要
Based on the Girsanov theorem, this paper obtains the exact distribution of the maximum likelihood estimator of structural break point in a continuous time model. The exact distribution is asymmetric and tri-modal, indicating that the estimator is biased. These two properties are also found in the finite sample distribution of the least squares (LS) estimator of structural break point in the discrete time model, suggesting the classical long-span asymptotic theory is inadequate. The paper then builds a continuous time approximation to the discrete time model and develops an in-fill asymptotic theory for the LS estimator. The in-fill asymptotic distribution is asymmetric and tri-modal and delivers good approximations to the finite sample distribution. To reduce the bias in the estimation of both the continuous time and the discrete time models, a simulation-based method based on the indirect estimation (IE) approach is proposed. Monte Carlo studies show that IE achieves substantial bias reductions.