Serial dependence robust bootstrap test for cross-sectional correlation
对序列依赖稳健的横截面相关自助法检验AI 解读 ↓
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对序列依赖稳健的横截面相关自助法检验
- 研究问题
- 在面板数据普遍存在序列依赖时，如何检验横截面独立性，避免依赖序列独立假设的既有检验受到影响？
- 方法与思路
- 作者提出形式上对应Pesaran原始CD检验的聚类野生自助法，在检验横截面独立性时保留数据中的序列依赖。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文建立该自助法检验的理论有效性，通过模拟展示有限样本表现，并以研发投资面板数据说明应用。
- 阅读关注点
- 应核对聚类与自助抽样的具体实施、允许的序列依赖范围、面板维度的渐近条件，以及模拟中的检验水平和功效。
- 阅读边界
- 摘要未给出理论有效性的完整条件、面板维度要求或模拟数值；保留序列依赖不意味着对任意依赖结构均有效。
原文摘要
Summary We propose a novel bootstrap-based test for cross-sectional dependence (CD) in panel models, maintaining robustness against serial dependence. While serial dependence is common in panel data, existing tests often assume serial independence. Our cluster wild bootstrap CD test procedure mirrors Pesaran’s original CD test and is very simple to implement. This procedure preserves serial dependence while testing for cross-sectional independence. Theoretical validity is established for our bootstrap-based test, with simulations highlighting its performance in finite samples. Using R&D investment panel data, we illustrate the utility of our bootstrap methods.