Confidence sets for the date of a single break in linear time series regressions
线性时间序列回归中单一突变日期的置信集AI 解读 ↓
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线性时间序列回归中单一突变日期的置信集
- 研究问题
- 当线性时间序列回归存在一次中等幅度突变时，如何避免常用突变日期置信区间覆盖不足，并构造有效的置信集？
- 方法与思路
- 作者对各候选日期分别检验该日为突变点的零假设，再反演修正的局部最优不变检验，以统一渐近临界值构造置信集。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，解析与小样本模拟显示常用方法在中等突变下覆盖不足；替代程序使渐近临界值不依赖所假定的突变日期。
- 阅读关注点
- 应核对突变幅度的渐近设定、检验反演与置信集构造步骤，以及统一临界值成立的条件和小样本覆盖表现。
- 阅读边界
- 依据所给机构库版本摘要，不能推断刊本变化；摘要未给出覆盖率数值或全部条件，且研究范围是单一突变。
原文摘要
This paper considers the problem of constructing confidence sets for the date of a single break in a linear time series regression. We establish analytically and by small sample simulation that the currently standard method in econometrics to construct such confidence intervals has a coverage rate far below nominal levels when breaks are of moderate magnitude. Given that breaks of moderate magnitude are a theoretically and empirically highly relevant phenomenon, we proceed to develop an appropriate alternative. We suggest constructing confidence sets by inverting a sequence of tests. Each of the tests maintains a specific break date under the null hypothesis, and rejects when a break occurs elsewhere. By inverting a certain variant of a modified locally best invariant test, we ensure that the asymptotic critical value does not depend on the maintained break date. A valid confidence set can hence be obtained by assessing which of the sequence of test statistics exceeds a single number.