PANEL UNIT ROOT TESTS WITH CROSS-SECTION DEPENDENCE: A FURTHER INVESTIGATION
存在截面依赖的面板单位根检验：进一步研究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单位根检验，并明确通过共同因子与特有成分分解处理截面依赖。
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存在截面依赖的面板单位根检验：进一步研究
- 研究问题
- 面板存在共同因子引致的截面相关时，如何利用去因子残差构造单位根检验，去趋势方式又如何影响检验功效？
- 方法与思路
- 作者使用 PANIC 残差构造合并自回归系数检验和样本矩检验，并通过联合极限理论分析两类检验的大样本性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，最小二乘去趋势后的合并根估计检验没有功效，而 PANIC 合并检验因线性趋势处理方式具有非平凡功效。
- 阅读关注点
- 应核对样本维度的联合渐近条件、因子估计误差的处理，以及无功效结论所对应的备择设定和去趋势步骤。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法将无功效结论推广到所有面板检验；依赖条件、功效定义和有限样本结果均未说明。
原文摘要
An effective way to control for cross-section correlation when conducting a panel unit root test is to remove the common factors from the data. However, there remain many ways to use the defactored residuals to construct a test. In this paper, we use the panel analysis of nonstationarity in idiosyncratic and common components (PANIC) residuals to form two new tests. One estimates the pooled autoregressive coefficient, and one simply uses a sample moment. We establish their large-sample properties using a joint limit theory. We find that when the pooled autoregressive root is estimated using data detrended by least squares, the tests have no power. This result holds regardless of how the data are defactored. All PANIC-based pooled tests have nontrivial power because of the way the linear trend is removed.