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http://hdl.handle.net/10419/45930
  

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dc.contributor.authorEl-Shagi, Makramen_US
dc.contributor.authorGiesen, Sebastianen_US
dc.date.accessioned2011-06-07en_US
dc.date.accessioned2011-06-24T12:52:23Z-
dc.date.available2011-06-24T12:52:23Z-
dc.date.issued2010en_US
dc.identifier.piurn:nbn:de:101:1-201011242772-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10419/45930-
dc.description.abstractThis paper analyzes the role of common data problems when identifying structural breaks in small samples. Most notably, we survey small sample properties of the most commonly applied endogenous break tests developed by Brown, Durbin, and Evans (1975) and Zeileis (2004), Nyblom (1989) and Hansen (1992), and Andrews, Lee, and Ploberger (1996). Power and size properties are derived using Monte Carlo simulations. Results emphasize that mostly the CUSUM type tests are affected by the presence of heteroscedasticity, whereas the individual parameter Nyblom test and AvgLM test are proved to be highly robust. However, each test is significantly affected by leptokurtosis. Contrarily to other tests, where skewness is far more problematic than kurtosis, it has no additional effect for any of the endogenous break tests we analyze. Concerning overall robustness the Nyblom test performs best, while being almost on par to more recently developed tests in terms of power.en_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherInstitut für Wirtschaftsforschung Halle (IWH) Halle (Saale)en_US
dc.relation.ispartofseriesIWH-Diskussionspapiere 2010,19en_US
dc.subject.jelC12en_US
dc.subject.jelC15en_US
dc.subject.ddc330en_US
dc.subject.keywordStructural breaksen_US
dc.subject.keywordheteroscedasticityen_US
dc.subject.keywordskewnessen_US
dc.subject.keywordkurtosisen_US
dc.subject.keywordMonte Carlo studyen_US
dc.subject.keywordStrukturbruchen_US
dc.subject.keywordHeteroskedastizitäten_US
dc.subject.keywordSchiefeen_US
dc.subject.keywordKurtosisen_US
dc.subject.keywordMonte-Carlo-Studieen_US
dc.titleTesting for structural breaks at unknown time: A steeplechaseen_US
dc.typeWorking Paperen_US
dc.identifier.ppn635644738en_US
dc.description.abstracttransDas vorliegende Papier untersucht die Bedeutung wichtiger Datenanomalien für die Identifikation von Strukturbrüchen in kleinen Stichproben. Dabei wird insbesondere auf die endogenen Strukturbruchtests eingegangen, die von Brown, Durbin und Evans (1975) und Zeileis (2004), Nyblom (1989) und Hansen (1992) sowie Andrews, Lee und Ploberger (1996) entwickelt wurden. Die Fehler erster und zweiter Art werden mit Hilfe von Monte Carlo Simulationen für verschiedene Szenarien analysiert. Die Resultate legen nahe, dass vor allem CUSUM-Tests durch Heteroskedastizität massiv beeinträchtigt werden, während der so genannte Nyblom-Test und der AvgLM-Test sich als sehr robust erweisen. Alle untersuchten Tests haben erhebliche Probleme im Fall starker Leptokurtosis der Fehlerterme. Die Schiefe der Fehlerverteilung hingegen, die für viele andere statistische Testverfahren problematischer ist, beeinflusst die aufgeführten Tests kaum. Insgesamt erweist sich der Nyblom-Test als der robusteste, wobei er gleichzeitig - bezüglich der Power - durchaus mit neueren Testverfahren mithalten kann.en_US
dc.rightshttp://www.econstor.eu/dspace/Nutzungsbedingungenen_US
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Publikationen von Forscherinnen und Forschern des IWH

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