The Incidental Parameters Problem in Testing for Remaining Cross-Section Correlation
剩余截面相关检验中的偶然参数问题AI 解读 ↓
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剩余截面相关检验中的偶然参数问题
- 研究问题
- 当面板模型估计大量参数时，残差上的 Pesaran CD 检验能否可靠判断剩余截面相关，时期特定参数是否造成偶然参数问题？
- 方法与思路
- 作者分析含时期特定参数的残差 CD 统计量，考察双向固定效应与共同相关效应估计，并提出加权 CD 检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，即便已正确处理截面依赖，原统计量仍随时间维度增大发散；所提加权统计量恢复原假设下的标准正态推断。
- 阅读关注点
- 应核对统计量发散的推导、时期特定参数发挥作用的机制，以及加权方式和恢复标准正态推断所需的条件。
- 阅读边界
- 摘要未说明权重的具体构造、面板维度增长条件与适用限制，不能据此认为所有模型中的残差相关检验都会失效。
原文摘要
In this article, we consider the properties of the Pesaran CD test for cross-section correlation when applied to residuals obtained from panel data models with many estimated parameters. We show that the presence of period-specific parameters leads the CD test statistic to diverge as the time dimension of the sample grows. This result holds even if cross-section dependence is correctly accounted for and hence constitutes an example of the incidental parameters problem. The relevance of this problem is investigated for both the classical two-way fixed-effects estimator and the Common Correlated Effects estimator of Pesaran. We suggest a weighted CD test statistic which re-establishes standard normal inference under the null hypothesis. Given the widespread use of the CD test statistic to test for remaining cross-section correlation, our results have far reaching implications for empirical researchers.