Extension of the Lagrange multiplier test for error cross-section independence to large panels with non normal errors
非正态误差大面板的截面独立性拉格朗日乘子检验扩展AI 解读 ↓
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非正态误差大面板的截面独立性拉格朗日乘子检验扩展
- 研究问题
- 当面板的个体数和时间长度以相近量级共同增大、误差不必正态时，如何检验截面独立性并提高对弱或稀疏依赖的功效？
- 方法与思路
- 作者扩展拉格朗日乘子检验的双维渐近理论，并以 OLS 残差截面相关系数的四次方和构造新的检验统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称获得一般误差分布下的渐近正态性，新检验在模拟中具有更高功效，尤其针对弱或稀疏截面依赖的备择。
- 阅读关注点
- 应核对双维增长比例、误差矩条件、残差估计的影响，以及四次方统计量的标准化、检验尺寸和功效比较设计。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核验；一般误差分布不等于无需矩条件，摘要未给出完整条件或功效数值。
原文摘要
This paper reexamines the seminal Lagrange multiplier test for cross-section independence in a large panel model where both the number of cross-sectional units n and the number of time series observations T can be large. The first contribution of the paper is an enlargement of the test with two extensions: firstly the new asymptotic normality is derived in a simultaneous limiting scheme where the two dimensions (n, T) tend to infinity with comparable magnitudes; second, the result is valid for general error distribution (not necessarily normal). The second contribution of the paper is a new test statistic based on the sum of the fourth powers of cross-section correlations from OLS residuals, instead of their squares used in the Lagrange multiplier statistic. This new test is generally more powerful, and the improvement is particularly visible against alternatives with weak or sparse cross-section dependence. Both simulation study and real data analysis are proposed to demonstrate the advantages of the enlarged Lagrange multiplier test and the power enhanced test in comparison with the existing procedures.