Beyond panel unit root tests: Using multiple testing to determine the nonstationarity properties of individual series in a panel
超越面板单位根检验：用多重检验识别各序列的非平稳性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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超越面板单位根检验：用多重检验识别各序列的非平稳性
- 研究问题
- 面板单位根联合原假设被拒绝之后，如何判断哪些个体序列平稳、哪些非平稳，并处理逐个检验带来的多重比较问题？
- 方法与思路
- 作者建议用错误发现率评估面板内各序列的I(1)与I(0)分类，并展示其应用，以替代任意选择单项显著性水平。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确将错误发现率方法用于个体序列的整合阶数分类，使面板总体检验之后的分类问题获得多重检验处理。
- 阅读关注点
- 应核对错误发现率对应的原假设与错误类型、序列间依赖的处理，以及未拒绝单位根是否被误解为确认非平稳。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定错误发现率控制的条件和分类准确率；未拒绝某项原假设本身不能证明其为真。
原文摘要
Most panel unit root tests are designed to test the joint null hypothesis of a unit root for each individual series in a panel. After a rejection, it will often be of interest to identify which series can be deemed to be stationary and which series can be deemed nonstationary. Researchers will sometimes carry out this classification on the basis of n individual (univariate) unit root tests based on some ad hoc significance level. In this paper, we suggest and demonstrate how to use the false discovery rate (FDR) in evaluating I(1)/I(0) classifications.