Lagrange Multiplier Type Tests for Slope Homogeneity in Panel Data Models
Lagrange Multiplier Type Tests for Slope Homogeneity in Panel Data Models
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面板数据模型中斜率均匀性的拉格朗日乘子类型检验
DOI：
10.1111/ectj.12070
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
N. Salish
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Breitung;C. Roling;N. Salish
在本文中，我们采用拉格朗日乘子（LM）原理来检验面板数据模型中跨横截面单元的参数齐性。该检验可被视为Breusch-Pagan检验对所有回归系数的随机个体效应的推广。虽然最初的检验程序假设了正态性下的似然框架，但LM检验的几个有用的变体允许非正态性，异方差性和序列相关误差。此外，测试可以方便地计算通过简单的人工回归。我们推导出LM检验的极限分布，并证明了如果误差不服从正态分布，则当时间周期数趋于无穷大时，原LM检验是渐近有效的。如果时间段的数量是固定的，则对评分统计量的简单修改会产生对非正态性具有鲁棒性的LM检验。进一步的调整提供了对异方差和序列相关性具有鲁棒性的LM检验版本。我们比较了我们的测试和Pesaran和Yamagata提出的统计量的本地功率。蒙特卡罗实验的结果表明LM型检验可以更有效，特别是当时间段数量较少时。
In this paper, we employ the Lagrange multiplier (LM) principle to test parameter homogeneity across cross‐section units in panel data models. The test can be seen as a generalization of the Breusch–Pagan test against random individual effects to all regression coefficients. While the original test procedure assumes a likelihood framework under normality, several useful variants of the LM test are presented to allow for non‐normality, heteroscedasticity and serially correlated errors. Moreover, the tests can be conveniently computed via simple artificial regressions. We derive the limiting distribution of the LM test and show that if the errors are not normally distributed, the original LM test is asymptotically valid if the number of time periods tends to infinity. A simple modification of the score statistic yields an LM test that is robust to non‐normality if the number of time periods is fixed. Further adjustments provide versions of the LM test that are robust to heteroscedasticity and serial correlation. We compare the local power of our tests and the statistic proposed by Pesaran and Yamagata. The results of the Monte Carlo experiments suggest that the LM‐type test can be substantially more powerful, in particular, when the number of time periods is small.
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D. Wiens
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SWAMY, PAVB
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Wand, MP
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DOI：
10.1198/000313002753631295
发表时间：
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--
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