Inference regarding multiple structural changes in linear models with endogenous regressors
含内生解释变量的线性模型中多重结构变化的推断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：摘要直接研究未知时点的多重参数变化，并以美国菲利普斯曲线作宏观应用。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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含内生解释变量的线性模型中多重结构变化的推断
- 研究问题
- 当线性模型含内生解释变量且参数在未知时点多次变化时，如何一致估计断点位置，并对模型参数进行有效推断？
- 方法与思路
- 作者比较GMM与2SLS准则下的断点估计，建立基于2SLS的估计和推断方法，并分别处理约化式稳定与变化的情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所考察的GMM准则产生不一致的断点比例估计，而2SLS准则可获得一致估计，并以美国新凯恩斯菲利普斯曲线示范。
- 阅读关注点
- 应核对两类目标函数的确切定义、断点与工具变量条件、约化式变化的处理，以及菲利普斯曲线应用中的设定。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，不能将其不一致结论推广到所有GMM断点方法；断点数量选择、分布条件和实证数值均未说明。
原文摘要
This paper considers the linear model with endogenous regressors and multiple changes in the parameters at unknown times. It is shown that minimization of a Generalized Method of Moments criterion yields inconsistent estimators of the break fractions, but minimization of the Two Stage Least Squares (2SLS) criterion yields consistent estimators of these parameters. We develop a methodology for estimation and inference of the parameters of the model based on 2SLS. The analysis covers the cases where the reduced form is either stable or unstable. The methodology is illustrated via an application to the New Keynesian Phillips Curve for the US.