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
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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起截面依赖时，如何避免面板协整回归的伪回归问题并开展有效推断？
- 方法与思路
- 作者提出同时迭代估计斜率与随机趋势的 CupBC 和 CupFM 方法，分别采用偏差修正与完全修正。
- 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或正态极限，并可处理平稳与非平稳因子的不同组合。
- 阅读关注点
- 应核对截面与时间维度的联合渐近条件、因子的识别和归一化、迭代算法，以及标准检验统计量成立的条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断因子数量如何确定、算法是否收敛及有限样本表现；渐近结论的具体假设未说明。
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 (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.