Testing for Multiple Structural Changes in Cointegrated Regression Models
协整回归模型中的多重结构变化检验AI 解读 ↓
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协整回归模型中的多重结构变化检验
- 研究问题
- 在含积分回归变量的协整系统中，如何检验多重结构变化并估计断点数量，且避免直接套用平稳模型的检验分布？
- 方法与思路
- 作者在误差与回归变量的若干条件下，推导多类检验问题中sup-Wald统计量的极限分布，并提出一致估计断点数量的顺序程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，即使仅截距变化，极限分布也不同于平稳情形；模拟中所提检验保持正确尺寸，并比所比较的LM检验具有更高功效。
- 阅读关注点
- 核对误差和积分回归变量的条件、不同变化类型的极限分布、顺序程序的临界值与停止规则，以及序列相关下的功效比较设计。
- 阅读边界
- 摘要未列出具体正则条件、断点间距要求及模拟设计；有限样本结论限于所报告比较，不能推及所有协整结构或检验方法。
原文摘要
We consider testing for multiple structural changes in cointegrated systems and derive the limiting distribution of the sup-Wald test under mild conditions on the errors and regressors for a variety of testing problems. We show that even if the coefficients of the integrated regressors are held fixed but the intercept is allowed to change, the limit distributions are not the same as would prevail in a stationary framework. We also propose a sequential procedure that permits consistent estimation of the number of breaks present. We show via simulations that our tests maintain the correct size in finite samples and are much more powerful than the commonly used LM tests, which suffer from important problems of nonmonotonic power in the presence of serial correlation in the errors.