Specification test for panel data models with interactive fixed effects
交互固定效应面板模型的设定检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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交互固定效应面板模型的设定检验
- 研究问题
- 在允许滞后因变量和未知形式条件异方差的大维面板中，如何检验交互固定效应模型的线性设定是否成立？
- 方法与思路
- 作者先在原假设下估计线性模型，以受限残差构造非参数统计量，借助条件强混合推导极限分布，并用自助法计算 p 值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，适当中心化和标准化后的统计量在原假设与 Pitman 局部备择下渐近正态；增长面板应用报告收入与资本关系的非线性。
- 阅读关注点
- 应核对交互固定效应的估计、条件强混合和维度增长条件、统计量中心化，以及自助法如何保留面板依赖结构。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断非线性的具体形式、经济效应大小或自助法的全部条件；模拟规模有限，也不能推断版本变化。
原文摘要
In this paper, we propose a consistent nonparametric test for linearity in a large dimensional panel data model with interactive fixed effects. Both lagged dependent variables and conditional heteroskedasticity of unknown form are allowed in the model. We estimate the model under the null hypothesis of linearity to obtain the restricted residuals which are then used to construct the test statistic. We show that after being appropriately centered and standardized, the test statistic is asymptotically normally distributed under both the null hypothesis and a sequence of Pitman local alternatives by using the concept of conditional strong mixing that was recently introduced by Prakasa Rao (2009). To improve the finite sample performance, we propose a bootstrap procedure to obtain the bootstrap p-value. A small set of Monte Carlo simulations illustrates that our test performs well in finite samples. An application to an economic growth panel dataset indicates significant nonlinear relationships between economic growth, initial income level and capital accumulation.