Testing for structural change under non‐stationary variances
非平稳方差下的结构变化检验AI 解读 ↓
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非平稳方差下的结构变化检验
- 研究问题
- 经济时间序列波动率的低频变化如何影响回归系数结构变化检验，以及均值变化检验的功效是否随变化幅度单调增加？
- 方法与思路
- 作者分析非平稳方差下累积和类检验的极限分布，提出稳健替代检验，并结合模拟和经验例子考察有限样本表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，非平稳方差会引入无限维干扰参数；幅度相当的波动率变化可缓解功效非单调问题，但也降低对小变化的功效。
- 阅读关注点
- 应核对允许的方差变化形式、稳健检验的构造及临界值计算，并区分功效单调性改善与小幅变化检测能力下降。
- 阅读边界
- 摘要未说明稳健替代方案的具体实施、误差过程条件与变化位置限制，无法据此判断其对任意波动率变化都有效。
原文摘要
Non‐stationarity of the volatility process reflects low‐frequency volatility changes of an economic time series, and its theoretical and empirical relevance has been widely recognized. We investigate how it affects cumulative sum (CUSUM) related tests for structural change in regression coefficients. Non‐stationary variances generally invalidate standard structural change tests by introducing an infinite‐dimensional nuisance parameter in the limit distribution, and we propose robust alternatives. We also show that the practical relevance of the non‐monotonic power issue, which is peculiarly associated with the test for changing mean, is mitigated (although the power against a small change is reduced) if there is comparable change in volatility levels. The results are useful to validate/modify a test to ensure monotonic power. Simulations and an empirical example provide finite‐sample evidence of the theoretical findings.