THE BOOTSTRAP IN THRESHOLD REGRESSION
门槛回归中的 BootstrapAI 解读 ↓
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门槛回归中的 Bootstrap
- 研究问题
- 在不连续门槛回归中，非参数 Bootstrap 能否为门槛位置提供有效推断，其失效与协变量边界性质有何关系？
- 方法与思路
- 作者建立检查 M 估计中 Bootstrap 有效性的一般程序，将其用于门槛回归，并比较其他边界问题和已有补救方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称非参数 Bootstrap 对门槛位置推断不一致，且其条件弱极限不存在；部分模拟支持使用非参数后验区间。
- 阅读关注点
- 应核对门槛模型的不连续设定、条件弱极限不存在的证明，以及各种补救方法与非参数后验区间各自的适用条件。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要版本，未核验刊本变化；摘要未说明具体正则条件与模拟结果，也未表明结论适用于所有门槛模型。
原文摘要
This paper develops a general procedure to check the bootstrap validity in M -estimation. We apply the procedure in discontinuous threshold regression to show the inconsistency of the nonparametric bootstrap for inference on the threshold point. Especially, the conditional weak limit of the nonparametric bootstrap is shown not to exist. By comparing with two other boundaries in the literature, we show the fact that the threshold point is a boundary of the covariate that makes its bootstrap inference so different. The remedies to the bootstrap failure in the literature are summarized, and the nonparametric posterior interval is suggested by some simulation studies.