Rethinking the Univariate Approach to Panel Unit Root Testing: Using Covariates to Resolve the Incidental Trend Problem
重新审视面板单位根检验的单变量方法：用协变量解决附带趋势问题AI 解读 ↓
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重新审视面板单位根检验的单变量方法：用协变量解决附带趋势问题
- 研究问题
- 在存在附带趋势的面板单位根检验中，加入协变量能否提高检验功效，并抵消趋势造成的局部渐近功效损失？
- 方法与思路
- 作者将协变量增广思路用于面板单位根检验，考察单位根附近局部渐近功效可忽略的邻域，以及附带趋势对功效的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，协变量带来的功效增益足以超过附带趋势引起的损失，并在阶的层面改变单位根附近低局部功效邻域的大小。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对协变量增广的具体形式、趋势设定、低功效邻域的阶，以及结果对面板维度和截面依赖的要求。
- 阅读边界
- 摘要未说明协变量与误差的关系、截面依赖处理或样本维度条件，因此不能据此判断该功效结论适用哪些面板。
原文摘要
In an influential article, Hansen showed that covariate augmentation can lead to substantial power gains when compared to univariate tests. In this article, we ask if this result extends also to the panel data context? The answer turns out to be yes, which is maybe not that surprising. What is surprising, however, is the extent of the power gain, which is shown to more than outweigh the well-known power loss in the presence of incidental trends. That is, the covariates have an order effect on the neighborhood around unity for which local asymptotic power is negligible.