Dynamic Semiparametric Factor Model With Structural Breaks
具有结构突变的动态半参数因子模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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具有结构突变的动态半参数因子模型
- 研究问题
- 高维时间序列由少数动态因子驱动时，如何估计因子依赖结构的变点，并同时处理非平稳性和已知空间差异？
- 方法与思路
- 作者用时间不变的协变量载荷函数和少量动态因子描述观测，并在因子的VAR参数中设置突变；离散载荷刻画已知空间差异。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文分析载荷与因子估计的理论性质，并建立断点估计的一致性与渐近正态性，结果适用于因子依赖结构中的大小突变。
- 阅读关注点
- 核对因子和载荷的识别约束、大小突变的定义及渐近框架，以及断点推断在最低工资和限价订单簿应用中的落实。
- 阅读边界
- 摘要未列出非平稳性的具体形式、断点数量和突变幅度条件；最低工资应用本身不足以说明政策效应获得因果识别。
原文摘要
For the change-point analysis of a high-dimensional time series, we consider a semiparametric model with dynamic structural break factors. With our model, the observations are described by a few low-dimensional factors with time-invariant loading functions of the covariates. Regarding the structural break, the factors are assumed to be nonstationary and follow a vector autoregression process with a change in the parameter values. In addition, to account for the known spatial discrepancies, we introduce discrete loading functions. We study the theoretical properties of the estimates of the loading functions and the factors. Moreover, we provide both the consistency and the asymptotic normality for making an inference on the estimated breakpoint. Importantly, our results hold for both large and small breaks in the factor dependency structure. The estimation precision is further illustrated via a simulation study. Finally, we present two empirical applications in modeling the dynamics of the minimum wage policy in China and analyzing a limit order book dataset. Supplementary materials for this article are available online.