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Estimating cointegrating relations from a cross section

机译：从横截面估计协整关系

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This paper specifies a regression model describing cointegrating relations between variables at the individual level. The models considered allow for homogeneous cointegration and heterogeneous cointegration. In both cases correlation between the regressors and the regression error can occur through aggregate shocks that are common to all cross-section units so the condition about the regressors being independent of the regression error is not imposed. It is shown that the estimator obtained by a cross-section regression performed at any point in time is a consistent estimator of the cointegrating parameters in the homogeneous case and of the cointegrating parameter means in the heterogeneous case. In both cases the limiting distribution of the cross-section estimator is normal.
机译：本文指定了一个回归模型，该模型描述了各个变量之间的协整关系。所考虑的模型允许同构协整和异类协整。在这两种情况下，回归变量和回归误差之间的相关性都可能通过所有横截面单元共有的聚集冲击而发生，因此不强加回归变量独立于回归误差的条件。可以看出，在任意时间点通过截面回归获得的估计量，在齐次情况下是协整参数的估计值，在异构情况下是协整参数均值的估计值。在这两种情况下，横截面估计量的极限分布都是正态的。

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