Panel Cointegration with Global Stochastic Trends
含全球随机趋势的面板协整AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究面板协整，并以不可观测全球随机趋势及平稳、非平稳共同因子解释截面依赖。
反馈分类问题
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含全球随机趋势的面板协整
- 研究问题
- 当不可观测的全球随机趋势引致截面相关时，如何避免面板协整最小二乘的伪回归问题，并对斜率参数进行有效推断？
- 方法与思路
- 作者提出联合迭代估计斜率和随机趋势的 CupBC 与 CupFM 方法，分别采用偏差校正和完全修正，并研究其极限性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两种估计量一致、渐近无偏且具有混合正态极限，可使用标准检验统计量，也适用于平稳与非平稳因子混合或全平稳情形。
- 阅读关注点
- 应核对共同趋势的识别与归一化、面板维度的渐近安排、偏差校正和完全修正的构造，以及标准检验需要的方差估计。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未列出截面和时间依赖条件、具体极限分布及有限样本检验表现。
原文摘要
This paper studies estimation of panel cointegration models with cross-sectional dependence generated by unobserved global stochastic trends. The standard least squares estimator is, in general, inconsistent owing to the spuriousness induced by the unobservable I(1) trends. We propose two iterative procedures that jointly estimate the slope parameters and the stochastic trends. The resulting estimators are referred to respectively as CupBC (continuously-updated and bias-corrected) and the CupFM (continuously-updated and fully-modified) estimators. We establish their consistency and derive their limiting distributions. Both are asymptotically unbiased and asymptotically mixed normal and permit inference to be conducted using standard test statistics. The estimators are also valid when there are mixed stationary and non-stationary factors, as well as when the factors are all stationary.