Efficient Tests for General Persistent Time Variation in Regression Coefficients
回归系数一般持续性时变的有效检验AI 解读 ↓
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回归系数一般持续性时变的有效检验
- 研究问题
- 当回归系数可能经历多次、聚集、规则发生的突变或平滑变化时，能否构造统一且计算简便的有效稳定性检验？
- 方法与思路
- 作者研究一大类持续性变化过程，分析其有效检验的渐近等价性，并提出无需在高维空间搜索多重断点的简单检验统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该类过程共享渐近等价的有效检验，并提出计算简便的统计量；作者报告其在异方差模型中仍具有良好尺寸与功效表现。
- 阅读关注点
- 应核对允许的变化过程类别、渐近等价与有效性的定义、异方差条件，以及检验统计量构造和有限样本尺寸、功效证据。
- 阅读边界
- 摘要未给出变化幅度、持续性和数据生成过程的具体限制；类内渐近等价不能推广为任意结构变化下无需了解变化形式。
原文摘要
There are a large number of tests for instability or breaks in coefficients in regression models designed for different possible departures from the stable model. We make two contributions to this literature. First, we consider a large class of persistent breaking processes that lead to asymptotically equivalent efficient tests. Our class allows for many or relatively few breaks, clustered breaks, regularly occurring breaks, or smooth transitions to changes in the regression coefficients. Thus, asymptotically nothing is gained by knowing the exact breaking process of the class. Second, we provide a test statistic that is simple to compute, avoids any need for searching over high dimensions when there are many breaks, is valid for a wide range of data-generating processes and has good power and size properties even in heteroscedastic models. Copyright 2006, Wiley-Blackwell.