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Improved estimation in threshold regression with applications to price transmission modeling

Verbessertes Schätzen von Threshold Regressionsmodellen mit Anwendungen in der Preistransmissionsanalyse

by Friederike Greb
Doctoral thesis
Date of Examination:2012-01-30
Date of issue:2012-10-18
Advisor:Prof. Dr. Tatyana Krivobokova
Referee:Prof. Dr. Tatyana Krivobokova
Referee:Prof. Dr. Stephan von Cramon-Taubadel
Referee:Prof. Dr. Axel Munk
crossref-logoPersistent Address: http://dx.doi.org/10.53846/goediss-1952

 

 

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Name:greb.pdf
Size:948.Kb
Format:PDF
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Abstract

English

Estimation of threshold parameters in (generalized) threshold regression models is typically performed by maximizing the corresponding profile likelihood function. Certain Bayesian techniques based on non-informative priors have also been developed and are widely used. This thesis draws attention to finite-sample settings in which these standard estimators perform poorly. It develops an alternative regularized Bayesian estimator that circumvents the deficiencies of standard estimators in small samples. The new estimator can be obtained employing the empirical Bayes paradigm and, hence, requires little additional numerical effort compared with commonly used estimators. Simulations confirm excellent properties of the suggested estimator, especially in the critical settings. Real-data examples illustrate the practical relevance of the approach. The thesis further explores the properties of the new estimator for the threshold vector error correction model, which is a popular tool for the analysis of spatial price transmission and market integration. Problematic settings are likely to occur in empirical application in this context. Simulations show that the regularized Bayesian estimator also outperforms the profile likelihood estimator within this more complex modeling framework. Two empirical applications -- a reassessment of the seminal paper by Goodwin & Piggott (2001), and an analysis of price transmission between German and Spanish markets for pork -- demonstrate the value of the new method for spatial price transmission analysis.
Keywords: Bayesian estimator; empirical Bayes; market integration; nuisance parameter; price transmission; spatial arbitrage; threshold estimation; threshold regression; TVECM

Other Languages

Threshold Parameter in (generalisierten) Threshold Regressionsmodellen werden üblicherweise durch Maximieren der Profile Likelihood Funktion geschätzt. Bayesianische Methoden basierend auf nicht-informativen Prioriverteilungen sind ebenfalls verbreitet. Unter bestimmten Bedingungen, insbesondere bei kleiner Stichprobe, liefern die Schätzer allerdings schlechte Ergebnisse. Diese Konditionen werden in der Dissertation herausgearbeitet und ein alternativer regularisierter Bayesianischer Schätzer entwickelt, der die Defizite der Standardschätzer in den kritischen Situationen überkommt. Der neue Schätzer ist mit geringem numerischem Mehraufwand (verglichen mit den herkömmlichen Verfahren) verbunden. In Simulationsstudien zeigt er exzellente Eigenschaften, speziell bei geringer Stichprobengröße und für die problematischen Parameter Settings. Anwendungsbeispiele belegen die praktische Relevanz der neuen Methode. Des Weiteren werden in dieser Arbeit die Eigenschaften des regularisierten Bayesianischen Schätzers im Kontext des Threshold Fehlerkorrekturmodells, dem insbesondere für die Analyse räumlicher Preistransmission und Marktintegration große Bedeutung zukommt, untersucht. Simulationen zeigen, dass der neue Schätzer den üblichen Methoden auch im Rahmen dieses komplizierteren Modells überlegen ist. Gerade bei empirischen Anwendungen im Bereich der Preistransmissionanalyse treten schwierig zu schätzende Parameter Settings jedoch häufig auf. Zwei empirische Anwendungen -- ein erneute Analyse der dem richtungsweisenden Papier von Goodwin & Piggott (2001) zugrundeliegenden Daten sowie die Untersuchung der Preistransmission zwischen spanischem und deutschem Markt für Schweinefleisch -- verdeutlichen den Wert der neuen Methode für die Beurteilung räumlicher Preistransmission.
Schlagwörter: Bayes Schätzer; Empirical Bayes; Marktintegration; Preistransmission; Störparameter; Threshold Fehlerkorrekturmodell; Threshold Regression; Threshold Schätzer
 

Statistik

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