Estimation and inference in unstable nonlinear least squares models
不稳定非线性最小二乘模型的估计与推断AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以宏观和金融序列为背景，直接建模结构断点与平滑非线性动态。
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不稳定非线性最小二乘模型的估计与推断
- 研究问题
- 当宏观或金融序列同时存在结构断点和断点之间的平滑非线性时，如何在统一模型中估计断点、参数并检验不稳定性？
- 方法与思路
- 作者通过非线性最小二乘联合估计未知断点与其他参数，利用非线性过程的新中心极限结果构造推断和不稳定性检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所建框架同时容纳结构突变与段内平滑非线性，提供断点和参数推断及多种检验，并以带断点的平滑转换模型展示。
- 阅读关注点
- 应核对断点数量和位置的处理、非线性模型的识别，以及断点与其他参数的联合估计如何影响收敛和检验分布。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断断点间距、变化幅度及依赖条件；模拟和实证展示未提供可据以比较方法优劣的具体数值。
原文摘要
There is compelling evidence that many macroeconomic and financial variables are not generated by linear models. This evidence is based on testing linearity against either smooth nonlinearity or piece-wise linearity, but there is no framework that encompasses both. This paper provides an econometric framework that allows for both breaks and smooth nonlinearity in between breaks. We estimate the unknown break-dates simultaneously with other parameters via nonlinear least-squares. Using new central limit results for nonlinear processes, we provide inference methods on break-dates and parameter estimates and several instability tests. We illustrate our methods via simulated and empirical smooth transition models with breaks.