Testing for Smooth Structural Changes in Time Series Models via Nonparametric Regression
利用非参数回归检验时间序列模型的平滑结构变化AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究时间序列的平滑与突发结构变化，并将检验应用于股票收益预测模型的参数稳定性。
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利用非参数回归检验时间序列模型的平滑结构变化
- 研究问题
- 如何检验时间序列模型的参数稳定性，使检验既能发现平滑演变，也能发现变化时点已知或未知的突发结构断点？
- 方法与思路
- 作者用局部平滑估计时变参数，比较恒定参数受限模型与时变参数非受限模型的拟合值，据此构造结构变化检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验可一致检测平滑变化及已知或未知时点的突变，统计量具有渐近枢轴性；股票收益预测应用拒绝了参数稳定性。
- 阅读关注点
- 应核对局部平滑的带宽选择、误差过程和模型设定条件、渐近枢轴性与一致性的证明，以及模拟比较和股票收益应用的设计。
- 阅读边界
- 摘要未说明带宽实施细节、适用的依赖结构及模拟数值，不能据此判断检验在各类数据中的有限样本优势或预测改进。
原文摘要
Checking parameter stability of econometric models is a long-standing problem. Almost all existing structural change tests in econometrics are designed to detect abrupt breaks. Little attention has been paid to smooth structural changes, which may be more realistic in economics. We propose a consistent test for smooth structural changes as well as abrupt structural breaks with known or unknown change points. The idea is to estimate smooth time-varying parameters by local smoothing and compare the fitted values of the restricted constant parameter model and the unrestricted time-varying parameter model. The test is asymptotically pivotal and does not require prior information about the alternative. A simulation study highlights the merits of the proposed test relative to a variety of popular tests for structural changes. In an application, we strongly reject the stability of univariate and multivariate stock return prediction models in the postwar and post-oil-shocks periods.