Testing for Parameter Variation in Non-Linear Regression Models
非线性回归模型中的参数随机变动检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究一般非线性模型的随机参数变动，货币需求例子未明确时间序列结构，也未研究所列结构变化问题。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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非线性回归模型中的参数随机变动检验
- 研究问题
- 研究如何检验非线性回归模型的参数是否存在纯随机变动，并分析检验对局部偏离的敏感程度及实际应用方式。
- 方法与思路
- 作者基于对真实数据密度的不同近似构造得分型检验，推导其渐近分布，并通过理论分析和蒙特卡洛模拟研究局部功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提供了参数随机变动的检验及其分布与局部功效分析，并用一个非线性总量货币需求函数展示实证检验。
- 阅读关注点
- 应核对随机参数变动的具体设定、密度近似的误差、渐近分布所需条件，以及货币需求例子的检验结果如何解释。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref摘要，参数变动机制、样本结构和实证结果均未说明；不能将纯随机参数变动直接视为结构断点。
原文摘要
SUMMARY This paper addresses the problem of testing for purely random parameter variation in nonlinear regression models. Based on different approximations to the true density of the data, score-type tests are constructed and their asymptotic distributions are derived. The local power of the tests is investigated both theoretically and via Monte Carlo simulation. An empirical testing example, involving a well-known non-linear aggregate demand for money function, is also given.