Testing for a Unit Root in Panels with Dynamic Factors

Abstract

This 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.

Cet 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.