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Double Unit Root Tests For Cross-sectionally Dependent Panel Data

机译：双重单位根检验用于横截面相关的面板数据

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This paper proposes various double unit root tests for cross-sectionally dependent panel data. The cross-sectional correlation is handled by the projection method [P.C.B. Phillips and D. Sul, Dynamic panel estimation and homogeneity testing under cross section dependence, Econom. J. 6 (2003), pp. 217-259; H.R. Moon and B. Perron, Testing for a unit root in panels with dynamic factors, J. Econom. 122 (2004), pp. 81-126] or the subtraction method [J. Bai and S. Ng, A PANIC attack on unit roots and cointegration, Econometrica 72 (2004), pp. 1127-1177]. Pooling or averaging is applied to combine results from different panel units. Also, to estimate autoregressive parameters the ordinary least squares estimation [D.P. Hasza and W.A. Fuller, Estimation for autoregressive processes with unit roots, Ann. Stat. 7 (1979), pp. 1106-1120] or the symmetric estimation [D.L. Sen and D.A. Dickey, Symmetric test for second differencing in univariate time series, J. Bus. Econ. Stat. 5 (1987), pp. 463-473] are used, and to adjust mean functions the ordinary mean adjustment or the recursive mean adjustment are used. Combinations of different methods in defactoring to eliminate the cross-sectional dependency, integrating results from panel units, estimating the parameters, and adjusting mean functions yields various available tests for double unit roots in panel data. Simple asymptotic distributions of the proposed test statistics are derived, which can be used to find critical values of the test statistics. We perform a Monte Carlo experiment to compare the performance of these tests and to suggest optimal tests for a given panel data. Application of the proposed tests to a real data, the yearly export panel data sets of several Latin-American countries for the past 50 years, illustrates the usefulness of the proposed tests for panel data, in that they reveal stronger evidence of double unit roots than the componentwise double unit root tests of Hasza and Fuller [Estimation for autoregressive processes with unit wots, Ann. Stat. 7 (1979), pp. 1106-1120] or Sen and Dickey [Symmetric test for second differencing in univariate time series, J. Bus. Econ. Stat. 5 (1987), pp. 463-473].
机译：本文针对横截面相关面板数据提出了各种双单位根检验。截面相关性通过投影方法处理。 Phillips和D.Sul，《截面依赖性下的动态面板估计和同质性测试》，《经济学人》。 J.6（2003），第217-259页； H.R. Moon和B.Perron，用动态因素测试面板中的单位根，J。Econom。 122（2004），第81-126页]或减法[J. Bai和S. Ng，《 PANIC对单位根和协整的攻击》，《计量经济学》 72（2004），第1127-1177页]。应用合并或平均来合并来自不同面板单元的结果。同样，为了估计自回归参数，通常用最小二乘法估计。 Hasza和W.A. Fuller，《具有单位根的自回归过程的估计》，Ann。统计7（1979），第1106-1120页]或对称估计[D.L.森和D.A. Dickey，单变量时间序列中第二次差分的对称检验，J。Bus。经济。统计[5（1987），第463-473页]，并且为了调整均值函数，使用普通均值调整或递归均值调整。分解以消除横截面依赖性，组合面板单元的结果，估计参数以及调整均值函数的不同方法的组合产生了多种可用测试，可用于面板数据中的双单位根。推导了所提出的检验统计量的简单渐近分布，可用于查找检验统计量的临界值。我们进行了蒙特卡洛实验，以比较这些测试的性能并为给定的面板数据建议最佳测试。将拟议的测试应用于实际数据（过去50年中几个拉丁美洲国家的年度出口面板数据集），说明了拟议的测试对面板数据的有用性，因为它们显示出比双单位根更有力的证据。 Hasza和Fuller的组件化双单位根检验[带有单位wot的自回归过程的估计，安。统计7（1979），第1106-1120页]或Sen和Dickey [单变量时间序列二次差分的对称检验，J。Bus。经济。统计5（1987），第463-473页。

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