Fully modified OLS estimation and inference for seemingly unrelated cointegrating polynomial regressions and the environmental Kuznets curve for carbon dioxide emissions
似不相关协整多项式回归的完全修正OLS估计、推断与二氧化碳环境库兹涅茨曲线AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要核心是含积分过程及其幂次的协整回归系统、序列相关修正和渐近推断，直接对应时间序列方法。
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…
似不相关协整多项式回归的完全修正OLS估计、推断与二氧化碳环境库兹涅茨曲线
- 研究问题
- 在包含积分过程及其整数幂的协整回归系统中，如何处理内生性、序列相关和动态跨截面相关，并检验可合并的组别？
- 方法与思路
- 作者构造两种FM-OLS估计量及组内合并版本，利用零均值高斯混合极限开展卡方推断，并以Wald型检验判断组内可合并性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法提供系统估计与组内合并推断；模拟显示适当合并改善表现，六个早期工业化国家的排放应用强调数据驱动分组的重要性。
- 阅读关注点
- 应核对两种修正的差异、长期协方差估计和多项式项处理，以及合并检验后选择分组是否影响最终推断。
- 阅读边界
- 所给出版社摘要未说明具体正则条件、合并规则或环境曲线形状；模拟中的合并收益不能解释为任意跨国合并均有效。
原文摘要
This paper develops two fully modified OLS (FM-OLS) estimators for systems of seemingly unrelated cointegrating polynomial regressions, i.e., systems of regressions that include deterministic variables, integrated processes, and integer powers of integrated processes as explanatory variables. The stationary errors are allowed to be serially correlated and the regressors to be endogenous. Furthermore, the errors and regressors are allowed to be dynamically cross-sectionally correlated. The developed estimators have zero mean Gaussian mixture limiting distributions that allow for asymptotic chi-squared inference. The Wald-type hypothesis test results are the basis for considering detailed tests for general forms of group-wise poolability. We provide the corresponding group-wise pooled variants of our estimators, in case the poolability restrictions are not rejected. Our simulations indicate that appropriate pooling leads, as expected, to improved performance of the estimators and tests. Data-driven group-wise pooling turns out to be crucial in our illustrative application that analyzes the environmental Kuznets curve for CO2 emissions for six early industrialized countries.