Confidence sets for the break date based on optimal tests
基于最优检验的结构断点日期置信集AI 解读 ↓
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基于最优检验的结构断点日期置信集
- 研究问题
- 针对一次性结构变化，如何构造断点日期置信集，使其在保持较准确覆盖率的同时缩短置信集长度？
- 方法与思路
- 作者先构造最大化加权平均功效的点最优断点日期检验，再通过检验反演获得置信集，并审慎选择权重。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称蒙特卡洛中所提置信集覆盖率较准确，长度显著短于文献中的比较方法，但未提供具体数值和比较设计。
- 阅读关注点
- 应核对点最优检验针对的备择、权重选择依据和反演步骤，以及覆盖率与长度比较所用的断点强度及误差设定。
- 阅读边界
- 摘要只针对一次性结构变化，未列明模型及正则条件；模拟中的覆盖率和长度表现不能自动推广至多断点或其他设定。
原文摘要
In this paper, we propose constructing a confidence set for the date of a one‐time structural change using a point optimal test. Following Elliott and Müller (2007, Journal of Econometrics 141, 1196–1218), we first construct a test for the break date that maximizes the weighted average of the power function. The confidence set is then obtained by inverting the test statistic. We carefully choose the weights and show by Monte Carlo simulations that the confidence set based on our method has a relatively accurate coverage rate, while the length of our confidence set is significantly shorter than the lengths proposed in the literature.