where S1(γ ) is the sum of squared

where S
1
(γ ) is the sum of squared residuals from estimating (1) or (2) for a given threshold
γ . Only by coincidence, these estimates will be the same for sp ecifications (1) and (2) if a
regime intercept is present in the data generating process. Moreover, unbiased estimates of
β
1
and β
2
are crucial for the test of the significance of a threshold which can be represented
by the following linear constraint

Kết quả (Việt) 1:

nơi S1(Γ) là tổng bình phương dư từ ước tính (1) hoặc (2) cho một ngưỡng nhất địnhΓ. Chỉ bằng cách trùng hợp ngẫu nhiên, những ước tính sẽ là giống nhau cho sp ecifications (1) và (2) nếu mộtchế độ đánh chặn được trình bày trong các dữ liệu tạo ra quá trình. Hơn nữa, các ước tính không thiên vị củaΒ1và β2rất quan trọng cho sự thử thách của ý nghĩa của một ngưỡng mà có thể được biểu diễnbởi các hạn chế sau tuyến tính

Kết quả (Việt) 2:

trong đó S
1
(γ) là tổng các phần dư bình phương ước tính từ (1) hoặc (2) cho một ngưỡng cho trước
γ. Chỉ bằng cách trùng hợp ngẫu nhiên, các ước tính sẽ là như nhau cho ecifications sp (1) và (2) nếu một
đánh chặn chế độ hiện diện trong quá trình tạo dữ liệu. Hơn nữa, ước lượng không chệch của
β
1
và β
2
là rất quan trọng đối với các bài kiểm tra về ý nghĩa của một ngưỡng mà có thể được đại diện
bởi các ràng buộc tuyến tính sau