論文の概要: Oracle Efficient Estimation of Structural Breaks in Cointegrating Regressions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07949v4
• Date: Tue, 20 Apr 2021 09:38:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 18:47:10.626550
• Title: Oracle Efficient Estimation of Structural Breaks in Cointegrating Regressions
• Title（参考訳）: 統合回帰における構造破壊の効率的な推定法
• Authors: Karsten Schweikert
• Abstract要約: 協調回帰における構造的破断を効率的に推定する適応型群ラッソ法を提案する。 長期の米国の貨幣需要関数に対する経済的な応用は、この方法論の実践的重要性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose an adaptive group lasso procedure to efficiently estimate structural breaks in cointegrating regressions. It is well-known that the group lasso estimator is not simultaneously estimation consistent and model selection consistent in structural break settings. Hence, we use a first step group lasso estimation of a diverging number of breakpoint candidates to produce weights for a second adaptive group lasso estimation. We prove that parameter changes are estimated consistently by group lasso and show that the number of estimated breaks is greater than the true number but still sufficiently close to it. Then, we use these results and prove that the adaptive group lasso has oracle properties if weights are obtained from our first step estimation. Simulation results show that the proposed estimator delivers the expected results. An economic application to the long-run US money demand function demonstrates the practical importance of this methodology.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,協調回帰における構造的破壊を効率的に推定する適応型グループラッソ法を提案する。 グループlasso推定器は、構造的ブレーク設定において一貫性とモデル選択を同時に推定するわけではないことがよく知られている。 したがって、第1ステップ群lasso推定により、分岐するブレークポイント候補数を推定し、第2適応群lasso推定のための重み付けを生成する。 パラメータの変化はラッソ群によって一貫して推定され、推定されたブレーク数は真の数よりも大きいが、それに十分近いことを証明している。 そして、これらの結果を用いて、第一段階推定から重みが得られた場合、適応群ラッソがオラクル特性を持つことを示す。 シミュレーションの結果,提案手法が期待される結果をもたらすことがわかった。 長期の米国の貨幣需要関数に対する経済的な応用は、この方法論の実践的重要性を示している。

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