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A heteroskedasticity robust test for cross-sectional correlation in a fixed effects panel data model

机译：一种异源性易于稳健测试，用于固定效果面板数据模型中的横截面相关性

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This paper proposes a new test for detecting no cross-sectional correlation in a fixed effects panel data model. The newly proposed test is allowing for the heteroscedastic variances across time. It shows that if the error terms have zero skewness, the new test converges to a standard normal distribution as (n, T) - infinity with n/T - c is an element of (0, infinity); if the skewness of the error terms is nonzero and finite, the test converges to a standard normal distribution as (n, T) - infinity with n(2)/T - 0. Besides, the paper conducts Monte Carlo simulations for studying the finite sample properties, and the results verify our theoretical findings. (c) 2021 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：本文提出了一种用于检测在固定效果面板数据模型中没有横截面相关的新测试。 新提出的测试允许在时间跨越异质型差异。 它表明，如果误差术语具有零偏振，则新测试将收敛到标准的正态分布为（n，t） - ＆ 无限与n / t - ＆ c是（0，无限）的元素; 如果误差术语的偏差是非零和有限的，则测试将收敛到标准的正态分布为（n，t） - ＆ 无限远与N（2）/ T - ＆ 0.此外，该论文进行了用于研究有限样本性质的蒙特卡罗模拟，结果验证了我们的理论发现。 （c）2021 Elsevier B.V.保留所有权利。

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