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非平稳自回归模型中多重突变的估计

作者

上市的：
  • 庞天晓
  • 杜凌杰
  • Chong，Terence Tai Leung

摘要

Chong（1995）和Bai（1997）提出了一种样本分裂方法来估计多重断裂模型。然而，他们的研究集中在平稳时间序列模型上，在该模型中，首次中断的识别取决于中断的大小和持续时间，需要一个测试程序来帮助估计由先前发现的中断点分割的子样本中的剩余中断。在本文中，我们主要研究非平稳多破裂自回归模型。与平稳情况不同，我们表明，中断的持续时间不影响是否首先确定中断。相反，它取决于恒定破裂幅度情况下破裂信号强度的随机量级，以及破裂幅度收缩情况下破裂幅度的平方。由于在有中断的非平稳自回归模型中，子样本通常具有不同的随机阶数，因此可以确定首先识别哪个中断。我们将这一发现应用于Phillips和Yu（2011）、Phillips等人（2011）和Phillip斯等人（2015a、2015b）提出的模型。我们提供了模型的估计过程以及渐近理论。

建议引用

  • 庞天晓（Pang）、杜天晓（Tianxiao）、凌洁（Lingjie）和冲（Chong）、特伦斯（Terence Tai Leung），2018年。"非平稳自回归模型中多重突变的估计,"MPRA纸92074，德国慕尼黑大学图书馆。
    • 手柄：RePEc:pra:mprapa:92074
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    引用人：

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    5. Eiji Kurozumi和Anton Skrobotov，2021年。"关于泡沫日期估计量的渐近行为,"文件2110.04500，arXiv.org，2022年9月修订。

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    1. Pang，Tianxiao&Tai Leung Chong，Terence&Zhang，Danna&Liang，Yanling，2018。"非稳态Ar（1）模型的结构变化,"计量经济学理论剑桥大学出版社，第34卷（5），第985-1017页，10月。
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    5. Vicente Esteve&Maria a.Prats，2021年。"从长期角度测试澳大利亚住房市场的理性泡沫,"工作文件2113，巴伦西亚大学应用经济学系II。
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    15. Jouini，Jamel&Boutahar，Mohamed，2005年。"美国时间序列结构变化的证据,"经济建模爱思唯尔，第22卷（3），第391-422页，5月。
    16. Eiji Kurozumi和Anton Skrobotov，2023年。"关于泡沫日期估计量的渐近行为,"时间序列分析杂志Wiley Blackwell，第44卷（4），第359-373页，7月。
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    18. 戴维·哈维（David I.Harvey）和莱伯恩（Leybourne）、史蒂芬·J·怀特豪斯（Stephen J.Whitehouse）和艾米丽·J·怀特豪斯（Emily J.White house），2020年。"日期抽样多重泡沫机制,"实证金融杂志爱思唯尔，第58卷（C），第226-246页。
    19. Fryzlewicz，Piotr，2020年。"检测可能的频繁变化点：Wild Binary Segmentation 2和最速下降模型选择,"伦敦政治经济学院经济学研究在线文档103430，伦敦政治经济学院图书馆。
    20. Tao、Yubo和Phillips、Peter C.B.和Yu，2019年6月。"随机系数连续系统：极端样本路径行为测试,"计量经济学杂志爱思唯尔，第209（2）卷，第208-237页。

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