Spurious regression and residual-based tests for cointegration in panel data
面板数据中的伪回归与残差型协整检验AI 解读 ↓
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面板数据中的伪回归与残差型协整检验
- 研究问题
- 面板伪回归中的固定效应最小二乘及常规统计量如何表现，这些渐近性质又怎样决定残差型协整检验的零假设分布？
- 方法与思路
- 作者先研究面板伪回归中 LSDV 估计量的渐近性质，再推导残差型 DF 和 ADF 协整检验分布，并模拟评估有限样本表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称面板 LSDV 的渐近性质不同于纯时间序列伪回归，并据此建立以不存在协整为零假设的残差型检验理论。
- 阅读关注点
- 核对面板维度的渐近方式、横截面和时间依赖条件，以及残差检验的标准化、ADF 滞后设定和模拟设计。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 所给摘要；横截面依赖、异质性及样本维度条件未说明，不能判断检验对一般面板结构是否有效。
原文摘要
In the first half of the paper I study spurious regressions in panel data. Asymptotic properties of the least-squares dummy variable (LSDV) estimator and other conventional statistics are examined. The asymptotics of LSDV estimator are different from those of the spurious regression in the pure time-series. This has an important consequence for residual-based cointegration tests in panel data, because the null distribution of residual-based cointegration tests depends on the asymptotics of LSDV estimator. In the second half of the paper I study residual-based tests for cointegration regression in panel data. I study Dickey–Fuller (DF) tests and an augmented Dickey–Fuller (ADF) test to test the null of no cointegration. Asymptotic distributions of the tests are derived and Monte Carlo experiments are conducted to evaluate finite sample properties of the proposed tests.