OPTIMAL SIMILAR TESTS FOR STRUCTURAL CHANGE FOR THE LINEAR REGRESSION MODEL
线性回归结构变化的最优相似检验AI 解读 ↓
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线性回归结构变化的最优相似检验
- 研究问题
- 在正态线性回归的有限样本中，如何检验发生时间未知、可能有多个断点的结构变化，尤其当误差方差未知时如何构造最优相似检验？
- 方法与思路
- 作者在相似检验框架下刻画未知断点的最优检验类，推导误差方差未知时的加权最优检验，并考察方差代入估计后的大样本关系。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文扩展了未知误差方差下的加权最优相似检验，并说明已有检验用方差估计替代真值后，在大样本中与所导出最优检验等价。
- 阅读关注点
- 应核对相似性约束、加权最优性的目标、多个断点的备择范围，以及未知方差处理和大样本等价的条件，并查看模拟功效比较。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未说明权重选择、检验公式和模拟结果；最优性受正态线性模型及所用准则限制，不能视为普遍功效优势。
原文摘要
This paper analyzes similar tests for structural change for the normal linear regression model in finite samples. Using the approach of Wald (1943, American Mathematical Society Transactions 54, 426–482), Hillier (1987, Econometric Theory 3, 1–44), Andrews and Ploberger (1994, Econometrica 62, 1382–1414), and Andrews, Lee, and Ploberger (1996, Journal of Econometrics 70, 9–36), we characterize a class of optimal similar tests for the existence of (possibly multiple) changepoints at unknown times. We extend the analysis of Andrews et al. (1996) by deriving weighted optimal similar tests for the case where the error variance is not known. We also show that when the sample size is large, the tests of Andrews et al. constructed by replacing the error variance with an estimate are equivalent to the optimal test derived in this paper. Power comparisons are provided by a small simulation study.