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Optimal break tests for large linear time series models

Abhimanyu Gupta · Myung Hwan Seo首次提交 2025-10-14 · 修订 2025-10-14 · v1arXiv预印本

大型线性时间序列模型中的最优结构突变检验AI 解读

We develop a class of optimal tests for a structural break occurring at an unknown date in infinite and growing-order time series regression models, such as AR( $\infty$ ), linear regression with increasingly many covariates, and nonparametric regression. Under an auxiliary i.i.d. Gaussian error assumption, we derive an average power optimal test, establishing a growing-dimensional analog of the exponential tests of Andrews and Ploberger (1994) to handle identification failure…We develop a class of optimal tests for a structural break occurring at an unknown date in infinite and growing-order time series regression models, such as AR($\infty$), linear regression with increasingly many covariates, and nonparametric regression. Under an auxiliary i.i.d. Gaussian error assumption, we derive an average power optimal test, establishing a growing-dimensional analog of the exponential tests of Andrews and Ploberger (1994) to handle identification failure…

宏观 · 时间序列半参数与非参数宏观 · 结构变化

被引：暂无数据

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