Linear Regression Limit Theory for Nonstationary Panel Data
非平稳面板数据的线性回归极限理论AI 解读 ↓
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非平稳面板数据的线性回归极限理论
- 研究问题
- 当截面数与时间长度同时较大时，非平稳面板回归具有怎样的极限性质，不同协整结构下是否存在长期平均关系？
- 方法与思路
- 作者比较依次极限与联合极限，考察无协整、异质、同质及近同质协整结构，并为后两类面板构造完全修正回归估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章建立非平稳面板回归的多维极限理论，研究单整面板向量的长期平均关系，并提出同质及近同质协整面板的完全修正估计量。
- 阅读关注点
- 核对截面数和时间长度趋于无穷的路径、依次与联合极限的关系，以及协整同质性、截面依赖和完全修正步骤所需条件。
- 阅读边界
- 摘要未说明截面依赖、截面与时间维度的增长约束及有限样本表现；不能据此认定估计量适用于任意非平稳或异质面板。
原文摘要
This paper develops a regression limit theory for nonstationary panel data with large numbers of cross section and time series observations. The limit theory allows for both sequential limits and joins limits, and the relationship between these multidimensional limits is explored. The panel structures considered allow for no time series cointegration, heterogeneous cointegration, homogeneous cointegration, and near-homogeneous cointegration. The paper explores the existence of long-run average relations between integrated panel vectors. In the case of homogeneous and near homogeneous cointegrating panels, a panel fully modified regression estimator is developed and studied.