A consistent nonparametric test of parametric regression functional form in fixed effects panel data models
固定效应面板模型中参数回归函数形式的一致非参数检验AI 解读 ↓
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固定效应面板模型中参数回归函数形式的一致非参数检验
- 研究问题
- 在固定效应面板数据模型中，如何检验回归函数是否为线性形式，并识别非参数备择下的函数形式偏离？
- 方法与思路
- 作者构造线性原假设对非参数备择的检验，推导原假设下的标准正态极限，并用自助法近似有限样本零分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验具有一致性，自助法具有渐近有效性；模拟显示其在横截面单位较多、时间期数有限的面板中表现良好。
- 阅读关注点
- 应核对固定效应处理、平滑参数选择、误差依赖条件及自助法构造，并查看模拟中的检验尺寸、功效和样本设计。
- 阅读边界
- 摘要未说明非参数备择的具体范围、依赖结构限制或模拟数值；其有限样本评价不能直接推广到长面板或任意面板结构。
原文摘要
We propose a consistent test for a linear functional form against a nonparametric alternative in a fixed effects panel data model. We show that the test has a limiting standard normal distribution under the null hypothesis, and show that the test is a consistent test. We also establish the asymptotic validity of a bootstrap procedure which is used to better approximate the finite sample null distribution of the test statistic. Simulation results show that the proposed test performs well for panel data with a large number of cross-sectional units and a finite number of observations across time.