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持久性结构变化数量估计的稳健序列方法

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摘要

本文提出了一种新的估计单变量时间序列持续性结构变化数的方法。与现有文献主要假设（沿区域）平稳性不同，我们的框架还允许潜在的随机过程在平稳[I（0）]和单位根[I（1）]状态之间切换。我们开发了一种基于同时应用两个Wald型结构变化测试的序列测试方法，其中一个假设过程在零假设下是I（0）-稳定的，而另一个假设稳定的I（1）模型是零假设。该特性允许程序保持正确的渐近大小，无论状态是I（0）还是I（1）。我们还提出了一种新的程序，用于区分具有纯水平和/或趋势变化的过程和那些也受到持续性并发变化影响的过程。导出了推荐程序的大样本特性，并将相关渐近临界值制成表格。我们的蒙特卡罗实验表明，与基于I（0）序列测试的常用方法相比，所提倡的方法具有更好的优势，尤其是当数据包含I（1）段时。

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  • Mohitosh Kejriwal，2017年。"持久性结构变化数量估计的稳健序列方法,"普渡大学经济学工作文件1303，普渡大学经济系。
    • 手柄：RePEc:pur:prukra:1303
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