On account of some drawbacks in the tests for structural changes, this project is to combine nonparametric method with bootstrap as well as quantile regression to improve the size and power properties of testing structural changes, and to construct robust tests for structural changes in conditional distributions. The research topics in the project include:(1)Based on Juhl and Xiao(2005),we propose a generalized U-statistic with good size and monotonic power.(2)we propose a general testing procedures to improve size and power in traditional tests for structural changes by combining nonparametric method with bootstrap.(3) We propose tests for structural change in conditional distributions via quantile regressions. the tests are based upon the cumulative sums of generalized residuals from quantile regressions and can apply to a wide range of dynamic models, including time series regressions with m.d.s. errors, as well as models with serially correlated errors.(4) We directly test structural changes in conditional distributions by constructing empirical processes in functional and topological space. Some Monte Carlo simulation experiments are made in these topics and some comparisons are made with other commonly used tests as well.
针对目前结构性检验中所存在的问题,本课题将结合非参数、Bootstrap以及分位数等方法来改进结构性检验的尺度和功效问题,并将从整个条件分布上来对结构性变化进行检验,从而提高模型的稳健型。具体包括:(1)在 Juhl 和Xiao(2005)的基础上,提出更一般的具有好的尺度(Size)和功效的U统计量。(2)结合非参数与Bootstrap方法来同时改进传统结构检验模型中的尺度与功效问题。(3)从分位数视角,来构建条件分布模型的结构性检验。(4)在泛函拓扑空间,基于经验过程来直接构建条件分布的结构性检验。在每个研究议题中,我们将探讨有限样本下的Monte Carlo 模拟表现,并将与传统各类相近的结构性检验方法进行比较,评价其优越性。
针对当前计量建模结构变化检验中所存在的问题,本课题结合了非参数、Bootstrap以及分位数等方法来改进结构变化检验的尺度和功效问题,并从整个条件分布上来对结构变化进行检验,从而提高模型的稳健型。具体包括:(1)在 Juhl 和Xiao(2005)的基础上,提出了更一般的具有好的尺度(Size)和功效的U统计量。(2)结合非参数与Bootstrap方法来同时改进传统结构变化检验模型中的尺度与功效问题。(3)从分位数视角,构建了条件分布模型的结构变化检验。(4)在泛函拓扑空间,基于经验过程直接构建了条件分布的结构变化检验。在每个研究子课题中,我们探讨了有限样本下的Monte Carlo 模拟表现,并与传统各类相近的结构变化检验方法进行比较,评价其优越性。 本项目的重要科学意义在于:第一,完善和丰富了理论计量的检验方法。第二,提高了检验方法在实证分析中的适用性。
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数据更新时间:2023-05-31
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