Panel Data Cointegration Testing with Structural Instabilities
结构不稳定下的面板数据协整检验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：摘要研究面板时间序列协整、多个结构断点，以及引致横截面依赖的共同因子及其载荷。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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结构不稳定下的面板数据协整检验
- 研究问题
- 当面板时间序列存在横截面依赖和多个可能未知的结构断点时，如何避免伪回归，并检验允许参数不稳定的协整关系？
- 方法与思路
- 作者使用共同相关效应思路中的横截面均值控制共同依赖，先研究长期平均参数的一致估计，再构造个体及面板协整检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，控制横截面依赖后可一致估计长期平均参数，并据此设计容许确定性项、协整向量及共同因子载荷变化的检验。
- 阅读关注点
- 应核对断点数量和位置的处理、横截面均值对共同因子的代理条件，以及参数变化下协整原假设和检验分布的定义。
- 阅读边界
- 仅依据所给 OpenAlex 版本摘要；未说明断点估计规则、完整渐近条件和检验功效，不能认为方法容许任意形式的结构变化。
原文摘要
Spurious regression analysis in panel data when the time series are cross-section dependent is analyzed in the article.The set-up includes (possibly unknown) multiple structural breaks that can affect both the deterministic and the common factor components.We show that consistent estimation of the long-run average parameter is possible once cross-section dependence is controlled using cross-section averages in the spirit of Pesaran's common correlated effects approach.This result is used to design individual and panel cointegration test statistics that accommodate the presence of structural breaks that can induce parameter instabilities in the deterministic component, the cointegration vector and the common factor loadings.