Testing for structural breaks in factor copula models
因子Copula模型的结构突变检验AI 解读 ↓
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因子Copula模型的结构突变检验
- 研究问题
- 对于通过因子模型描述高维联合依赖的Copula模型，如何检测结构突变，并处理模拟矩估计目标函数不连续的理论困难？
- 方法与思路
- 作者提出新的波动检验，用模拟矩方法估计参数，分析无变化原假设下的行为，并通过蒙特卡洛与真实数据评估。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立因子Copula结构突变检验；在所考察的高维比较中，其功效高于非参数Copula恒定性检验。
- 阅读关注点
- 应核对突变涉及哪些参数、波动统计量与极限分布、模拟矩目标不连续性的处理，以及功效比较所用备择设定。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定真实数据的领域及比较优势的范围；摘要未说明识别条件、维度增长限制或数值结果。
原文摘要
We propose new fluctuation tests for detecting structural breaks in factor copula models and analyse the behaviour under the null hypothesis of no change. In the model, the joint copula is given by the copula of random variables which arise from a factor model. This is particularly useful for analysing data with high dimensions. Parameters are estimated with the simulated method of moments (SMM). The discontinuity of the SMM objective function complicates the derivation of a functional limit theorem for the parameters. We analyse the behaviour of the tests in Monte Carlo simulations and a real data application. It turns out that our test is more powerful than nonparametric tests for copula constancy in high dimensions.