Asymptotic Distribution Theory for Break Point Estimators in Models Estimated via 2SLS
Asymptotic Distribution Theory for Break Point Estimators in Models Estimated via 2SLS
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通过 2SLS 估计的模型中断点估计器的渐近分布理论
DOI：
10.1080/07474938.2011.607082
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发表时间：
2012
影响因子：
1.2
通讯作者：
Boldea O
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Boldea O
在本文中，我们给出了由最小化两阶段最小二乘（2SLS）目标函数得到的具有多个结构断裂的线性回归模型的断点估计量的极限分布理论。我们的分析涵盖了两种情况，即内源性回归量的简化形式是稳定的，以及它在多个结构断裂时不稳定的情况。对于稳定约简形式，我们给出了两种不同情况下的极限分布理论：在参数变化为固定量级的情况下，结果分布取决于数据的分布，对推理没有太多实际用途；在参数变化幅度随着样本量的减小而减小的情况下，结果表明，所得分布可用于构造断点的近似大样本置信区间。对于不稳定的简化形式，我们考虑的情况下，参数的大小变化的兴趣方程和简化形式缩小与样本量在可能不同的速率和不一定相同的位置在样本。所得的极限分布理论可用于构造断点的近似大样本置信区间。通过对新凯恩斯菲利普斯曲线的应用，可以说明它的有用性。
In this article, we present a limiting distribution theory for the break point estimator in a linear regression model with multiple structural breaks obtained by minimizing a Two Stage Least Squares (2SLS) objective function. Our analysis covers both the case in which the reduced form for the endogenous regressors is stable and the case in which it is unstable with multiple structural breaks. For stable reduced forms, we present a limiting distribution theory under two different scenarios: in the case where the parameter change is of fixed magnitude, it is shown that the resulting distribution depends on the distribution of the data and is not of much practical use for inference; in the case where the magnitude of the parameter change shrinks with the sample size, it is shown that the resulting distribution can be used to construct approximate large sample confidence intervals for the break points. For unstable reduced forms, we consider the case where the magnitudes of the parameter changes in both the equation of interest and the reduced forms shrink with the sample size at potentially different rates and not necessarily the same locations in the sample. The resulting limiting distribution theory can be used to construct approximate large sample confidence intervals for the break points. Its usefulness is illustrated via an application to the New Keynesian Phillips curve.
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