Monitoring Structural Change
结构变化的实时监测AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究参数结构变化、样本外断点及实时稳定性监测。
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…
结构变化的实时监测
- 研究问题
- 新数据不断到来时，如何监测样本外参数稳定性并控制误报，避免将固定历史样本的一次性结构变化检验反复使用？
- 方法与思路
- 作者提出并分析波动监测与CUSUM监测两类实时程序，研究渐近检验水平，并用模拟考察参数变化后的检测时点。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两类程序能够渐近控制检验水平，模拟表明检测时间取决于参数变化幅度、信噪比和样本外断点位置。
- 阅读关注点
- 应核对历史样本的稳定性条件、监测统计量与边界、监测期限及渐近框架，并区分误报控制和检测延迟表现。
- 阅读边界
- 仅据RePEc所载出版社摘要版本，不推断刊本变化。摘要未给出完整条件、监测边界或模拟数值，不能判断具体样本中的误报水平。
原文摘要
Contemporary tests for structural change are designed to detect a structural break within a given historical data set of fixed size. Due to the law of the iterated logarithm, these one-shot tests cannot be applied to monitor out-of-sample stability each time new data arrive. The authors propose and analyze two real-time monitoring procedures with controlled size asymptotically: the fluctuation and CUSUM monitoring procedures. Simulation results show that the proposed monitoring procedures indeed have controlled asymptotic size and that detection timing depends on the magnitude of parameter change, the signal to noise ratio, and the location of the out-of-sample break point. Copyright 1996 by The Econometric Society.