Marginal homogeneity tests with panel data
面板数据的边际同质性检验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：摘要明确采用个体数趋于无穷、时期数固定的面板框架检验时间边际分布同质性。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
面板数据的边际同质性检验
- 研究问题
- 在个体数增长、时期数固定的面板中，如何检验各时期边际分布相同，并判断不同临界值构造方法的有效性？
- 方法与思路
- 作者使用学生化或未学生化的多样本 Cramér–von Mises 统计量，分别通过渐近近似、自助法及时间置换构造临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称前两种方法渐近有效；未学生化置换在超过两期时无效，学生化版本渐近有效，时间可交换时两者有限样本精确。
- 阅读关注点
- 应核对面板抽样与个体内依赖条件、学生化方式、超过两期时置换失效的机制，以及时间可交换性与边际同质性的区别。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未列出完整正则条件，渐近精确结论不能直接视为有限样本精确。
原文摘要
A panel dataset satisfies marginal homogeneity if the time-specific marginal distributions are homogeneous or time-invariant. Marginal homogeneity is relevant in many economic settings, including dynamic discrete games, difference-in-differences models, and finance. In this paper, we propose several tests for the hypothesis of marginal homogeneity and investigate their properties. We consider an asymptotic framework in which the number of individuals n in the panel diverges, while the number of periods T is fixed. We implement our tests by comparing a studentized or non-studentized T-sample version of the Cramer-von Mises statistic with a suitable critical value. We propose three methods for constructing the critical value: asymptotic approximations, the bootstrap, and time permutations. We show that the first two methods result in asymptotically exact hypothesis tests. The permutation test based on a non-studentized statistic is asymptotically exact when T=2, but is asymptotically invalid when T>2. In contrast, the permutation test based on a studentized statistic is always asymptotically exact. Finally, under a time-exchangeability assumption, the permutation test is exact in finite samples, both with and without studentization.