Break-Point Date Estimation for Nonstationary Autoregressive and Predictive Regression Models
非平稳自回归与预测回归模型的断点日期估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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非平稳自回归与预测回归模型的断点日期估计
- 研究问题
- 研究非平稳自回归及预测回归中未知单一结构断点的日期估计，关注协变量持久性和断点位置如何影响极限分布。
- 方法与思路
- 作者分析断点估计量的统计与渐近性质，并考察协变量持久性及断点在全样本中的位置对分布的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是针对非平稳回归中的单断点日期估计开展理论分析，讨论持久性与断点位置带来的分布差异。
- 阅读关注点
- 应核对非平稳过程的具体设定、断点估计准则、断点位置限制，以及估计理论与结构变化检验之间的关系。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未给出估计量公式、收敛速度或具体极限分布。
原文摘要
In this article, we study the statistical and asymptotic properties of break-point estimators in nonstationary autoregressive and predictive regression models for testing the presence of a single structural break at an unknown location in the full sample. Moreover, we investigate aspects such as how the persistence properties of covariates and the location of the break-point affects the limiting distribution of the proposed break-point estimators.