Structural breaks: Testing and applications in finance

Abstract

A structural break is an unexpected change over time in the estimated parameters of regression models in time series. In Econometrics, structural breaks in an estimated forecasting model can invalidate conventional significance testing, leading to lousy forecasting performance and unreliability of the model in general. Firstly, the primary purpose of this dissertation is to review developments made in the last years as they relate to testing models on the existence of structural breaks, and how the results for unit root’s testing can be compromised in the presence of a structural break. The tests will be listed and described according to model needs in terms of use and application. Secondly, an ARMA model was designed with a forced structural break, to address how unit root’s tests perform in the presence of a structural break, as an anticipation on how the tests should perform. Lastly, each test will be performed to detect structural breaks and access stationarity using real time-series data.

Uma quebra de estrutura é uma mudança inesperada ao longo do tempo nos parâmetros estimados de modelos de regressão em séries temporais. Em Econometria, quebras estruturais num modelo de previsão podem invalidar testes de significância convencionais, levando a uma má performance nas previsões e à falta de confiança no modelo em geral. Em primeiro lugar, o principal objetivo desta dissertação é revisitar os desenvolvimentos feitos nos últimos anos no que diz respeito aos testes desenvolvidos para a existência de quebras estruturais, e como os resultados dos testes de estacionariedade (raiz unitária) podem ser comprometidos na presença de uma quebra estrutural. Os testes serão listados e descritos de acordo com as necessidades do modelo em termos de uso e aplicação. Em segundo lugar, foi desenvolvido um modelo ARMA com uma quebra estrutural for¸cada para investigar como os testes de raiz unitária se comportam na presença de uma quebra estrutural, de forma a antecipar como os testes deveriam se comportar com dados reais. Por fim, cada teste será realizado para detectar quebras estruturais e avaliar a estacionaridade usando dados reais de séries temporais.