Nonparametric regression with multiple thresholds: Estimation and inference
多门槛非参数回归的估计与推断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：摘要研究一般回归中外生变量的多个门槛，未明确涉及时间变化、因果设计或其他所列细分领域，故暂不分类。
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多门槛非参数回归的估计与推断
- 研究问题
- 当外生门槛变量对应的门槛数量和位置均未知时，如何估计多门槛非参数回归，并通过检验确定门槛数量？
- 方法与思路
- 作者先分析门槛数量及位置已知时的局部常数估计，再构造门槛数量检验和位置序贯估计，并应用于退休储蓄计划。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出局部常数估计的渐近性质与检验极限分布；模拟支持修改检验的适用性和门槛位置序贯估计的准确性。
- 阅读关注点
- 应核对门槛分离与外生性条件、检验顺序和停止规则，以及估计门槛数量与位置后如何处理回归估计的推断不确定性。
- 阅读边界
- 出版社摘要未提供检验公式、门槛间距要求或应用结果；收入门槛并非时间断点，不能据此解读为时间结构变化。
原文摘要
This paper examines nonparametric regression with an exogenous threshold variable, allowing for an unknown number of thresholds. Given the number of thresholds and corresponding threshold values, we first establish the asymptotic properties of the local constant estimator for a nonparametric regression with multiple thresholds. However, the number of thresholds and corresponding threshold values are typically unknown in practice. We then use our testing procedure to determine the unknown number of thresholds and derive the limiting distribution of the proposed test. The Monte Carlo simulation results indicate the adequacy of the modified test and accuracy of the sequential estimation of the threshold values. We apply our testing procedure to an empirical study of the 401(k) retirement savings plan with income thresholds.