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拉霍斯·霍瓦思;玛丽·胡什科娃;格雷戈里·赖斯;王、贾

线性面板数据模型中变化时间CUSUM估计的渐近性质。 （英语） Zbl 1441.62741号

经济。理论 33，第2期，366-412（2017）.
摘要：我们考虑了当横截面单位之间以公因数的形式存在相关性时，估计面板数据平均参数变化的共同时间的问题。提出了一种CUSUM型估计量，并建立了一阶和二阶渐近性，可用于导出变化时间的一致置信区间。我们的结果在两个主要方向上改进了现有的理论。首先，我们对模型误差施加的条件只与它们的长期矩的顺序有关，因此我们的结果适用于几乎所有感兴趣的平稳时间序列模型，包括像ARCH和GARCH过程这样的非线性时间序列。其次，我们研究了估计量的渐近分布和赋范序列如何依赖于每个横截面的变化幅度和公因子载荷。我们的结果在有限样本中的表现通过蒙特卡罗模拟研究进行了验证，我们考虑了两个实际数据集的应用：23种货币对美元的汇率，以及113个国家的人均GDP。

引用于10文件

理学硕士：

62第20页 统计学在经济学中的应用
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62升12 序贯估计
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\textit{L.Horváth}等人，《经济学》。理论33，第2号，366--412（2017；Zbl 1441.62741）
全文： 内政部

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