TESTING FOR STRUCTURAL CHANGE IN TIME-VARYING NONPARAMETRIC REGRESSION MODELS
时变非参数回归模型的结构变化检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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时变非参数回归模型的结构变化检验
- 研究问题
- 当解释变量局部平稳、回归函数允许随时间变化时，如何检验函数在给定时间区间内是否保持相同形状？
- 方法与思路
- 作者构造基于核函数的 L² 检验，分析原假设及固定、局部备择分布，并建立旨在改善小样本表现的 wild bootstrap。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出检验统计量和 wild bootstrap 的渐近性质，并以模拟及真实数据例子补充时变回归的理论分析。
- 阅读关注点
- 应核对相同形状假设的精确定义、局部平稳与平滑条件，以及 bootstrap 是否保留原数据所需的依赖结构。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；带宽选择、局部备择速率和真实数据结果未说明，不能推断检验在所有变化模式下有效。
原文摘要
In this paper, we consider a nonparametric model with a time-varying regression function and locally stationary regressors. We are interested in the question whether the regression function has the same shape over a given time span. To tackle this testing problem, we propose a kernel-based L 2 -test statistic. We derive the asymptotic distribution of the statistic both under the null and under fixed and local alternatives. To improve the small sample behavior of the test, we set up a wild bootstrap procedure and derive the asymptotic properties thereof. The theoretical analysis of the paper is complemented by a simulation study and a real data example.