Статистический анализ моделей с переменной структурой

Классификация наблюдений часто встречается в эконометрических исследованиях. Однако все известные подходы к решению задач классификации имеют несколько существенных недостатков: 1) эти методы не позволяют проверить нулевую гипотезу об отсутствии различных классов наблюдений; 2) число классов, как правило, задано заранее; 3) отсутствует теоретическое обоснование эффективности предложенных процедур классификации. В данной статье предложен непараметрический метод классификации, позволяющий решить эти проблемы. Этот метод дает состоятельную оценку неизвестного числа классов и возможность тестирования нулевой гипотезы в рассматриваемых задачах. Помимо теоретических результатов, проводится экспериментальное сравнение статистических характеристик предложенного метода с методом максимального правдоподобия и методом k-средних в различных задачах классификации.