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长相依面板数据的斜率变点分析
文献摘要：
金融面板数据往往同时存在结构变点,时间序列长相依以及横截面相依的现象.假设时间序列长度为T,个体数为N,斜率变化发生在所有个体的同一时刻,每个时间序列是长相依的(记忆参数d∈(0,0.5)),个体之间通过公因子结构而具有横截面的相依性.对于这种面板数据模型,用最小二乘的方法估计斜率变点发生的时刻以及发生时刻的分数,并研究了当(T,N)联合趋于无穷时估计量的渐近性质:估计量的相合性,收敛速度以及极限分布.得到了一些有趣的结论:大部分情况下斜率变点估计量的收敛速度随着记忆参数d的增大而减缓,但当面板数据的时间长度T和个体数N满足T2d=o(N),且公因子与变点的变化幅度存在交互效应时,变点时刻估计量的收敛速度仅与T有关.Monte Carlo模拟评估了估计量在有限样本情形下的表现,并支持文中的理论结果.
文献关键词：
面板数据;长相依;斜率变点;最小二乘估计
中图分类号：
作者姓名：
朱旭;庞天晓
作者机构：
浙江大学数学科学学院,浙江杭州310058
文献出处：
引用格式：
[1]朱旭;庞天晓-.长相依面板数据的斜率变点分析)[J].高校应用数学学报,2022(04):379-396
A类：
长相依,斜率变点,T2d
B类：
变点分析,横截面,同一时,因子结构,相依性,面板数据模型,无穷,估计量,渐近性质,相合性,收敛速度,有趣,变点估计,当面,交互效应,Monte,Carlo,模拟评估,有限样本,最小二乘估计
AB值：
0.232557
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