Directed Tests of No Cross‐Sectional Correlation in Large‐ N Panel Data Models
大N面板数据模型中无截面相关的定向检验AI 解读 ↓
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大N面板数据模型中无截面相关的定向检验
- 研究问题
- 如何检验大N面板中的截面无相关，并在据此选择是否采用面板稳健标准误时，避免明显干扰后续斜率参数检验的表现？
- 方法与思路
- 作者基于信息矩阵等式，以适当加权的残差互协方差或互相关构造定向检验，并在N、T同时趋大的框架下研究其分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验具有卡方渐近分布；定向预检验似乎不影响后续斜率检验，而使用通用截面相关检验作为预检验可能造成严重影响。
- 阅读关注点
- 重点核对权重如何体现检验方向、联合渐近条件与卡方近似，以及预检验后选择标准误的流程如何影响斜率检验的有效性。
- 阅读边界
- 摘要未说明全部正则条件、权重构造与有限样本适用范围；“似乎不影响”不能视为任意预检验和标准误选择流程均有效的保证。
原文摘要
Summary The paper proposes tests for no cross‐correlation based on the information matrix equality. The tests rely on suitably weighted residual cross‐covariances or cross‐correlations, and are in this sense a generalization of Pesaran's (2004, CESifo working paper 1229) test for no cross‐sectional dependence. They follow chi‐squared distributions under joint N , T asymptotics without restrictive sphericity or distributional assumptions. When using the outcome of the directed tests to decide whether to use panel‐robust standard errors or not for testing slope parameters, the latter tests are apparently not affected; they can be severely affected, though, if using generic cross‐correlation tests as pretests. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.