TESTS FOR PARAMETER INSTABILITY IN DYNAMIC FACTOR MODELS
动态因子模型中的参数不稳定性检验AI 解读 ↓
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动态因子模型中的参数不稳定性检验
- 研究问题
- 动态因子模型中载荷参数数量随样本增长时，如何检验所有载荷始终不变的联合原假设，并发现部分载荷的结构变化？
- 方法与思路
- 作者利用载荷变化会改变全样本主成分所估因子二阶矩的关系，将高维问题转化为断点前后二阶矩比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该检验在一定比例或全部因子载荷发生变化的备择下具有一致性，蒙特卡洛结果显示良好的尺寸和功效。
- 阅读关注点
- 应核对载荷变化传导至因子二阶矩的条件、断点处理方式，以及横截面与时间维度增长对检验有效性的要求。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断断点是否已知、可检出的变化范围或模拟数值，也不能推广到任意因子模型变化。
原文摘要
In this paper, we develop tests for structural breaks of factor loadings in dynamic factor models. We focus on the joint null hypothesis that all factor loadings are constant over time. Because the number of factor loading parameters goes to infinity as the sample size grows, conventional tests cannot be used. Based on the fact that the presence of a structural change in factor loadings yields a structural change in second moments of factors obtained from the full sample principal component estimation, we reduce the infinite-dimensional problem into a finite-dimensional one and our statistic compares the pre- and postbreak subsample second moments of estimated factors. Our test is consistent under the alternative hypothesis in which a fraction of or all factor loadings have structural changes. The Monte Carlo results show that our test has good finite-sample size and power.