Testing for structural breaks in dynamic factor models
动态因子模型中的结构突变检验AI 解读 ↓
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动态因子模型中的结构突变检验
- 研究问题
- 因子载荷发生结构突变会怎样影响主成分因子模型的设定和估计，如何在突变时点未知且成分序列相关时进行检验？
- 方法与思路
- 作者分析载荷突变对因子数信息准则的影响，提出 LR、LM 和 Wald 检验，并将 LM 扩展到未知突变时点和序列相关情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，载荷突变会显著抬高通常信息准则识别的因子数；LM 在文中模拟中表现最好，扩展检验用于美国和欧元区数据。
- 阅读关注点
- 应核对载荷突变的设定、因子数膨胀的机制、未知时点检验的统计量与临界值，以及序列相关如何影响有效性。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要；摘要未说明突变数量、正则条件或具体应用结果，LM 的比较优势仅是所报告模拟中的结论。
原文摘要
In this paper we investigate the consequences of structural breaks in the factor loadings for the specification and estimation of factor models based on principal components and suggest procedures for testing for structural breaks. It is shown that structural breaks severely inflate the number of factors identified by the usual information criteria. The hypothesis of a structural break is tested by using LR, LM and Wald statistics. The LM test (which performs best in our Monte Carlo simulations) is generalized to test for structural breaks in factor models where the break date is unknown and the common factors and idiosyncratic components are serially correlated. The proposed test procedures are applied to datasets from the US and the euro area.