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首页> 外文期刊>The econometrics journal >Fixed-ft analysis of LM-type tests for a shift in mean
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Fixed-ft analysis of LM-type tests for a shift in mean

机译：LM型检验的固定ft分析，以求均值的变化

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We analyse Lagrange Multiplier (LM) tests for a shift in mean of a univariate time series at an unknown date. We consider a class of LM statistics based on non-parametric kernel estimators of the long-run variance and we develop a fixed-ft asymptotic theory for the statistics. We provide results for the case of 7(0) and 7(1) errors. The fixed-fo theory suggests that, for a given statistic, kernel and significance level, there exists a bandwidth such that the fixed-fo asymptotic critical value is the same for both 7(0) and 7(1) errors. We compute these 'robust' bandwidths for a selection of well-known kernels. In the case of the supremum statistic, the robust bandwidth LM tests have good power that is monotonic and similar for all kernels. In the case of the mean and exponential mean statistics, power is non-monotonic when the robust bandwidths are used. Under the null hypothesis, the Bartlett supremum statistic has little, if any, over-rejection problems in finite samples even when there is a moving average component with a negative coefficient. In contrast, the other supremum statistics tend to over-reject in this case. In practice, we recommend the Bartlett supremum LM statistic implemented with the robust bandwidth.
机译：我们分析了Lagrange乘数（LM）检验，以了解未知日期的单变量时间序列平均值的变化。我们考虑一类基于长期方差的非参数核估计量的LM统计量，并为统计量开发了固定ft渐近理论。我们提供7（0）和7（1）错误情况的结果。固定fo理论表明，对于给定的统计量，核和显着性水平，存在一个带宽，使得固定fo渐近临界值对于7（0）和7（1）错误都是相同的。我们计算这些“稳健”的带宽以供选择知名内核。在最高统计的情况下，健壮的带宽LM测试具有良好的功效，该功效对于所有内核都是单调的且相似。在均值和指数均值统计的情况下，使用健壮带宽时，幂是非单调的。在零假设下，即使存在移动平均成分且系数为负，Bartlett最高统计量在有限样本中也几乎没有过度排斥问题。相反，在这种情况下，其他最高统计量往往会被高估。在实践中，我们建议使用稳健的带宽实施Bartlett最高LM统计信息。

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