Testing for heteroskedasticity and serial correlation in a random effects panel data model
随机效应面板模型中的异方差与序列相关检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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随机效应面板模型中的异方差与序列相关检验
- 研究问题
- 随机效应面板回归同时可能存在异方差和序列相关时，如何联合检验两者，并在允许一种偏离时检验另一种？
- 方法与思路
- 作者以标准个体随机误差成分模型为受限模型，推导联合 LM 检验与两类条件 LM 检验，并用蒙特卡洛比较表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提供同方差与无一阶序列相关的联合及条件检验，并称这些检验和似然比替代方案在所考察设计中表现良好。
- 阅读关注点
- 应核对条件检验中被允许的序列相关或异方差如何建模、LM 统计量的极限条件，以及模拟尺寸与功效的比较设计。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，良好表现限于所考察模拟形式；面板维度、检验条件及数值结果未说明，也未涵盖任意阶相关。
原文摘要
This paper considers a panel data regression model with heteroskedastic as well as serially correlated disturbances, and derives a joint LMÂ test for homoskedasticity and no first order serial correlation. The restricted model is the standard random individual error component model. It also derives a conditional LM test for homoskedasticity given serial correlation, as well as, a conditional LM test for no first order serial correlation given heteroskedasticity, all in the context of a random effects panel data model. Monte Carlo results show that these tests along with their likelihood ratio alternatives have good size and power under various forms of heteroskedasticity including exponential and quadratic functional forms.