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样本分割和阈值估计

作者

上市的：
  • 布鲁斯·汉森

    （波士顿学院）

摘要

阈值模型在经济学中有着广泛的应用。直接应用包括分离和多重均衡模型。其他应用包括当样本分割基于连续分布变量（如公司规模）时的经验样本分割。此外，阈值模型可以用作非参数函数估计的节约策略。例如，阈值自回归模型（TAR）在非线性时间序列文献中很流行。阈值模型也是更复杂统计框架的特例，例如混合模型、切换模型、马尔可夫切换模型和平滑过渡阈值模型。作为开发统计工具以处理这些更复杂的结构的初步步骤，了解阈值模型的统计特性可能很重要。尽管有大量潜在应用，但阈值估计的统计理论尚未发展。以前的文献已经证明阈值估计是超一致的，但尚未提供对测试和推断有用的分布理论。本文发展了回归背景下阈值估计的统计理论。我们允许横截面或时间序列观测。考虑回归参数的最小二乘估计。发展了回归估计（阈值和回归斜率）的渐近分布理论。发现阈值估计的分布是非标准的。介绍了使用t-统计和LR-统计方法构造渐近置信区间的方法。蒙特卡罗模拟用于评估渐近近似的准确性。通过对Durlauf和Johnson（1995）的多重均衡增长模型的应用，说明了该理论的经验相关性。

建议引用

  • 布鲁斯·汉森，1996年。"样本分割和阈值估计,"波士顿学院经济学工作论文319.，波士顿学院经济系，1998年5月12日修订。
    • 手柄：RePEc:boc:bocoec:319公司
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