TESTING STRUCTURAL CHANGE IN PARTIALLY LINEAR MODELS
部分线性模型的结构变化检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究部分线性时间序列模型的结构变化，并分析相应检验的渐近分布，直接支持结构变化与时间序列分类。
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部分线性模型的结构变化检验
- 研究问题
- 在部分线性时间序列模型中，如何分别检验参数部分变化与参数、非参数部分共同变化，并处理非枢轴的零分布？
- 方法与思路
- 作者用单次半参数回归的梯度累积和与加权残差累积和构造两类检验，推导极限分布并提出具有有效性论证的 wild bootstrap。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立零假设与局部备择下的极限理论；检验通常非渐近枢轴，但附加渐近平稳条件可能消除干扰参数。
- 阅读关注点
- 应核对两类累积和针对的变化类型、消除干扰参数所需的渐近平稳条件，以及 wild bootstrap 的实施和有效性条件。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要只提及少量模拟，未报告数值或条件细节；不能认定统计量通常为枢轴，也不能推断其他版本变化。
原文摘要
We consider two tests of structural change for partially linear time-series models. The first tests for structural change in the parametric component, based on the cumulative sums of gradients from a single semiparametric regression. The second tests for structural change in the parametric and nonparametric components simultaneously, based on the cumulative sums of weighted residuals from the same semiparametric regression. We derive the limiting distributions of both tests under the null hypothesis of no structural change and for sequences of local alternatives. We show that the tests are generally not asymptotically pivotal under the null but may be free of nuisance parameters asymptotically under further asymptotic stationarity conditions. Our tests thus complement the conventional instability tests for parametric models. To improve the finite-sample performance of our tests, we also propose a wild bootstrap version of our tests and justify its validity. Finally, we conduct a small set of Monte Carlo simulations to investigate the finite-sample properties of the tests.