Testing for structural stability in the whole sample
全样本范围内的结构稳定性检验AI 解读 ↓
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全样本范围内的结构稳定性检验
- 研究问题
- 在具有依赖数据的一般模型中，如何检验参数是否恒定，而不人为限定潜在突变只能发生在某些样本位置？
- 方法与思路
- 作者研究拉格朗日乘子型检验，扩展随机变量部分和的强逼近结果以建立渐近理论，并进行蒙特卡洛比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该检验避免人为选择可能的突变位置，并用模拟比较其与预先掌握部分突变位置信息的检验。
- 阅读关注点
- 应核对全样本检验对端点附近突变的处理、数据依赖条件、强逼近要求，以及临界值和有限样本表现。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断检验覆盖的具体模型、尺寸或功效优势；不限定位置也不意味着无需正则条件。
原文摘要
The paper examines a Lagrange Multiplier type test for the constancy of the parameter in general models with dependent data without imposing any artificial choice of the possible location of the break. In order to prove the asymptotic behaviour of the test, we extend a strong approximation result for partial sums of a sequence of random variables. We also present a Monte-Carlo experiment to examine the finite sample performance of the test and how it compares with tests which assume some knowledge of the possible location of the break.