A Lagrange Multiplier test for cross-sectional dependence in a fixed effects panel data model
固定效应面板模型中横截面依赖的拉格朗日乘子检验AI 解读 ↓
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固定效应面板模型中横截面依赖的拉格朗日乘子检验
- 研究问题
- 在横截面单位多、时间期数少的同质固定效应面板中，缩放LM检验存在何种偏差，如何修正以检验横截面依赖？
- 方法与思路
- 作者针对同质固定效应面板推导缩放LM统计量的渐近偏差，以依赖横截面与时间维度的常数构造简单偏差修正检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出适用于该固定效应设定的偏差修正LM检验，并通过蒙特卡洛实验与既有横截面依赖检验比较有限样本性质。
- 阅读关注点
- 应核对横截面依赖原假设、同质性与固定效应条件、两个维度的渐近关系，以及模拟中的尺寸和功效比较。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，偏差公式、误差分布条件和模拟结果未提供；该修正不能直接推广到异质系数或任意面板维度情形。
原文摘要
It is well known that the standard Breusch and Pagan (1980) LM test for cross-equation correlation in a SUR model is not appropriate for testing cross-sectional dependence in panel data models when the number of cross-sectional units (n) is large and the number of time periods (T) is small. In fact, a scaled version of this LM test was proposed by Pesaran (2004) and its finite sample bias was corrected by Pesaran et al. (2008). This was done in the context of a heterogeneous panel data model. This paper derives the asymptotic bias of this scaled version of the LM test in the context of a fixed effects homogeneous panel data model. This asymptotic bias is found to be a constant related to n and T, which suggests a simple bias corrected LM test for the null hypothesis. Additionally, the paper carries out some Monte Carlo experiments to compare the finite sample properties of this proposed test with existing tests for cross-sectional dependence.