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dc.contributor.authorMOON, Hyungsik Roger
dc.contributor.authorPerron, Benoit
dc.date.accessioned2006-09-22T19:56:13Z
dc.date.available2006-09-22T19:56:13Z
dc.date.issued2002
dc.identifier.citationMOON, Hyungsik Roger et PERRON, Benoit., «Testing for a Unit Root in Panels with Dynamic Factors», Cahier de recherche #2002-18, Département de sciences économiques, Université de Montréal, 2002, 57 pages.fr
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1866/489
dc.format.extent2540114 bytes
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.publisherUniversité de Montréal. Département de sciences économiques.fr
dc.subjectracines unitaires
dc.subjectdonnées de panels
dc.subjectmodèles à facteurs
dc.subjectunit roots
dc.subjectpanel data
dc.subjectfactor models
dc.titleTesting for a Unit Root in Panels with Dynamic Factors
dc.typeArticle
dcterms.abstractThis paper studies testing for a unit root for large n and T panels in which the cross-sectional units are correlated. To model this cross-sectional correlation, we assume that the data is generated by an unknown number of unobservable common factors. We propose unit root tests in this environment and derive their (Gaussian) asymptotic distribution under the null hypothesis of a unit root and local alternatives. We show that these tests have significant asymptotic power when the model has no incidental trends. However, when there are incidental trends in the model and it is necessary to remove heterogeneous deterministic components, we show that these tests have no power against the same local alternatives. Through Monte Carlo simulations, we provide evidence on the finite sample properties of these new tests.
dcterms.abstractCet article analyse des tests de racines unitaires dans les panels où n et T sont tous les deux rands et où les unités d’observations sont corrélées. Cette corrélation transversale est modélisée à l’aide d’un modèle à facteurs dynamiques inobservables. Nous proposons plusieurs tests dans cet environnement et dérivons leurs lois limites sous l’hypothèse nulle d’une racine unitaire et des alternatives locales. Nous mon-trons aussi que ces tests n’ont pas de puissance contre ces mêmes alternatives locales lorsqu’il est nécessaire d’estimer des composantes déterministes. À l’aide d’une expérience de Monte Carlo, nous comparons les propriétés en échantillons finis de ces tests et de d’autres suggérés dans la littérature.
dcterms.bibliographicCitationCahier de recherche ; #2002-18
dcterms.isPartOfurn:ISSN:0709-9231
UdeM.VersionRioxxVersion publiée / Version of Record


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