Nonparametric rank tests for non-stationary panels
非平稳面板的非参数秩检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究非平稳面板和单位根检验，并明确应用于国家间收入趋同，直接支持宏观面板与时间序列分类。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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非平稳面板的非参数秩检验
- 研究问题
- 面对横截面依赖和动态异质性，如何检验非平稳面板的秩，同时避免选择带宽、滞后阶数及共同因子数量？
- 方法与思路
- 作者利用采用非截断核的多元方差比构造非参数秩检验，在差分面板满足联合函数型中心极限定理的框架下分析其性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验无需所述调节参数和因子数选择，允许广泛的横截面依赖与动态异质性，并以模拟及国家收入趋同检验展示方法。
- 阅读关注点
- 应核对秩原假设与面板单位根原假设的关系、联合函数型中心极限定理的要求，以及收入趋同应用中检验对象的解释。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要；依赖结构仍受联合极限定理约束，摘要未给出具体功效或趋同结论，也不推断版本变化。
原文摘要
We develop a set of nonparametric rank tests for non-stationary panels based on multivariate variance ratios which use untruncated kernels. As such, the tests do not require the choice of tuning parameters associated with bandwidth or lag length and also do not require choices with respect to numbers of common factors. The tests allow for unrestricted cross-sectional dependence and dynamic heterogeneity among the units of the panel, provided simply that a joint functional central limit theorem holds for the panel of differenced series. We provide a discussion of the relationships between our setting and the settings for which first- and second generation panel unit root tests are designed. In Monte Carlo simulations we illustrate the small-sample performance of our tests when they are used as panel unit root tests under the more restrictive DGPs for which panel unit root tests are typically designed, and for more general DGPs we also compare the small-sample performance of our nonparametric tests to parametric rank tests. Finally, we provide an empirical illustration by testing for income convergence among countries.