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A new structural break test for panels with common factors

机译：具有普通因素的面板的新结构断裂试验

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This paper develops new tests against a structural break in panel data models with common factors when T is fixed, where T denotes the number of observations over time. For this class of models, the available tests against a structural break are valid only under the assumption that T is 'large'. However, this may be a stringent requirement-more commonly so in datasets with annual time frequency, in which case the sample may cover a relatively long period even if T is not large. The proposed approach builds upon existing generalized method of moments methodology and develops Distance-type and Lagrange Multiplier-type tests for detecting a structural break, both when the break point is known and when it is unknown. The proposed methodology permits weak exogeneity and/or endogeneity of the regressors. In a simulation study, the method performed well, in terms of size and power, as well as in terms of successfully locating the time of the structural break. The method is illustrated by testing the so-called 'Gibrat's Law', using a dataset from 4,128 financial institutions, each one observed for the period 2002-2014.
机译：本文在固定T的情况下，在面板数据模型中对具有常见因素的结构中断的新测试，其中T表示随时间的观察数。对于这类模型，针对结构中断的可用测试仅在T为“大”的假设下有效。然而，这可能是一个严格的要求 - 更常见于具有年度时间频率的数据集中，在这种情况下，即使T不大，样本也可能覆盖相对长的时段。所提出的方法在现有的矩形方法上构建了方法方法，并开发用于检测结构断裂的距离型和拉格朗日乘数型测试，当打破点是已知的并且何时未知时，都是在结构中断。所提出的方法允许回归的不均匀性和/或内亲关性。在模拟研究中，该方法在尺寸和功率方面进行了良好，以及成功定位结构断裂的时间。该方法通过测试所谓的“Gibrat的法律”，使用来自4,128金融机构的数据集，每个人在2002-2014期间观察到的数据集。

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