11月15日，我院博士陈三攀、博士后崔国伟与教授张建华的合作研究成果 “On testing for structural break of coefficients in factor-augmented regression models”发表在经济学国际知名期刊《Economics Letters》（Volume 161, December 2017, Pages 141-145）。

该论文考察了因子增广回归模型的结构断点检验。模型中包含了不可观测的因子变量，现有的经典结构断点检验，典型地，Andrews（1993）、Andrews and Ploberger（1994）提出的Wald类检验不适用于该模型。因此，该论文提出简单可行的结构断点检验，具体而言，首先基于因子模型估计未知的因子变量，进而基于因子估计量构建可行的结构断点检验（Wald类检验）。该论文证明，在原假设成立的条件下，可行的结构断点检验与因子可观测时的渐近理论分布相同，因而可基于Andrews（1993）、Andrews and Ploberger（1994）选取临界值进行假设检验。在此基础上，通过Monte Carlo模拟揭示了检验统计量的有限样本性质，与Corradi和Swanson（2014）提出的滚动检验统计量进行比较，具有显著的power优势。

据悉，该论文获得华中科技大学自主创新研究项目“因子增广回归模型的结构断点检验”（批准号HUST:2016AC010）的支持。

全文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165176517304172#d1e8619