The factor analytical approach in near unit root interactive effects panels
近单位根交互效应面板中的因子分析方法AI 解读 ↓
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近单位根交互效应面板中的因子分析方法
- 研究问题
- 对具有交互效应共同成分的近单位根动态面板，不显式去均值的因子分析估计能否改善自回归参数估计与单位根检验？
- 方法与思路
- 作者将既有因子分析方法用于交互效应面板，研究自回归参数估计在近单位根非平稳及平稳情形下的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量一致且具有中心化良好的渐近正态分布，并可构造达到最大可实现功效的单位根检验，适用于两类情形。
- 阅读关注点
- 应核对面板维度与近单位根参数的联合渐近设定、因子和载荷限制，以及最大可实现功效所依据的比较范围与准则。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断具体渐近条件、因子数处理或最优功效的含义；不能将该功效声明推广至任意面板设计。
原文摘要
In a recent study, Bai (2013) proposes a new factor analytical (FA) method for estimation of stationary dynamic panel data models with fixed effects. Our interest in this method originates with the fact it does not require explicit demeaning of the data, a practice that is known to cause problems of bias and low power in near unit root panels. The purpose is to study the properties of FA when applied to such panels when the common component admits to a interactive effects representation, which is more general than fixed effects. It is shown that the estimator of the autoregressive parameter is consistent with a well centered asymptotic normal distribution, leading to unit root tests with maximal achievable power. In fact, FA is consistent and asymptotically normal regardless of whether the data are near unit root non-stationary or stationary. It is therefore very general and hence widely applicable.