Monitoring structural change in dynamic econometric models
动态计量模型中的结构变化监测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：摘要直接研究新数据到来时对既有动态回归关系的结构变化监测，核心属于结构变化方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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动态计量模型中的结构变化监测
- 研究问题
- 在已有稳定历史回归关系的基础上，如何随新数据到来监测结构变化，并改善动态模型中的计算、检验大小和功效？
- 方法与思路
- 作者扩展基于回归系数的波动型监测检验，引入 OLS 残差程序、重缩放统计量和替代渐近边界，并进行三组应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称三类扩展分别改善计算便利性、动态模型的有限样本检验大小，以及对某些备择的功效，并展示实际应用。
- 阅读关注点
- 应核对稳定历史期的确定、监测统计量与边界、动态回归中的渐近条件，以及检验大小和功效比较的备择范围。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，监测期限、边界公式及具体备择未说明；稳定历史期这一前提的可靠性仍须核对。
原文摘要
Abstract The classical approach to testing for structural change employs retrospective tests using a historical data set of a given length. Here we consider a wide array of fluctuation‐type tests in a monitoring situation—given a history period for which a regression relationship is known to be stable, we test whether incoming data are consistent with the previously established relationship. Procedures based on estimates of the regression coefficients are extended in three directions: we introduce (a) procedures based on OLS residuals, (b) rescaled statistics and (c) alternative asymptotic boundaries. Compared to the existing tests our extensions offer ease of computation, improved size in finite samples for dynamic models and better power against certain alternatives, respectively. We apply our methods to three data sets, German M1 money demand, US labour productivity and S&P 500 stock returns. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.