基于滑动求和方法的面板模型多变点检验、估计及应用研究

As the panel data used in economic study usually covers a long period of time, it always experiences multiple structural breaks. Ignorance or inaccurate estimation of the change points may result in to incorrect conclusions. Therefore, it is important to develop the testing and estimation theory of multiple change points in panel data. Most existing work use the CUSUM Statistic designed for a single structural break for testing breaks in multiple changes case, and use the binary segmentation method for estimating multiple change points. However, the CUSUM test may suffer power loss in the case of multiple changes, and it is difficult to decide the stopping rule of the binary segmentation method. As the MOSUM statistic only use local information, it can accurately reflect the dynamic of parameter changes and always reach local maximum around the change points. Therefore, we plan to use the MOSUM method for the testing, estimation of multiple change points in panel data and study its application. Specifically, we will first construct the test statistic, derive its limiting distribution and prove the consistency of the test. Further we will give estimators of numbers and locations of the change points, and prove their consistency and convergence rate. At last, an application of the MOSUM based method to policy assessment will conducted, by testing and estimation of change points in the effects of logistics on economy, we can find all the factors that cause change points, and then we can assess the effects of "OROB" policy with those factors controlled.

经济领域的面板数据在观察时间较长时，可能因政策调整或外部因素改变，数据结构往往出现多段变化。忽略变点或错估变点位置将导致错误甚至相反的结论，因此研究面板数据多变点的检验与估计有重要意义。现有研究主要采用单变点的“累积求和”检验方法及二分法分别进行多变点情形的变点检验和估计。然而，前者基于全局信息来反映参数变化，在多变点情形检验功效低；后者的执行条件难以确定。因“滑动求和”统计量仅依赖局部信息，能够反映参数变化的过程，且在变点附近易达到局部极值，本项目将基于此方法展开面板数据的多变点检验、估计和应用研究。重点探讨均值、方差、回归系数的多变点问题：首先构建变点检验统计量并推导其渐近分布和证明检验的相合性；然后基于检验统计量序列构造变点个数及位置的估计量，推导其相合性及收敛速度；最后通过研究“一带一路”政策是否及如何影响了物流对经济的作用，来说明滑动求和多变点分析方法在政策评价领域的应用。

结构变化是经济学领域的一个普遍特征，发生结构变化的时刻就被称为变点，变点现象在宏观经济中非常重要和普遍。同时经济研究中最常用的数据类型是面板数据，并且由于经济研究中的时间跨度通常较大，期间可能存在多个变点，所以面板数据的多变点问题十分重要。然而面板数据多变点问题较时间序列变点问题和面板数据单变点问题的复杂程度提高不少，其检验理论和估计理论的建立较为困难，相关理论研究匮乏。因此，在实际应用中面板数据多变点分析中，不对潜在变点的个数进行区分，造成多变点检验功效较差，估计不准确，影响了进一步的分析结果。为解决这一问题，我们基于局部信息来刻画参数变化的思想，通过局部信息的滑动求和（MOSUM）构建了面板数据多变点的检验和估计理论。首先，对于面板数据均值的多变点问题，我们构造了基于MOSUM的检验统计量，推导了其渐近分布，证明了检验的相合性，并通过蒙特卡罗模拟验证了该检验理论，及基于检验统计量提出了变点个数和变点位置的估计量，证明了这些估计量的相合性和收敛速度，最后通过蒙特卡罗模拟验证了估计理论。其次，对于面板数据方差和系数的多变点问题，我们采用类似的思路，基于MOSUM方法构建了多变点的检验和估计理论。最后，我们探讨了所提出的变点分析方法在金融领域的风险分析问题，使用MOSUM变点分析方法探寻模型的稳定阶段，并在无变点的阶段进行极端风险的估计和预测研究。