In finite samples, these unit root

In finite samples, these unit root test procedures are known to have limited power against alternative hypotheses with highly persistent deviations from equilibrium. Simulation exercises also indicate that this problem is particularly severe for small samples (see Campbell and Perron, 1991). This paper considers pooling cross-section time series data as a means of generating more powerful unit root tests. The test procedures are designed to evaluate the null hypothesis that each individual in the panel has integrated time series versus the alternative hypothesis that all individuals time series are stationary. The pooling approach yields higher test power than performing a separate unit root test for each individual.

結果 (繁體中文) 1:

在有限的樣品，這些單位根測試程序，已知有對從平衡高度持久性偏差備選假設有限的功率。模擬演習也表明，這個問題是小樣本（見Campbell和門階，1991）尤為嚴重。本文考慮池的橫截面的時間序列數據作為產生更強大的單元根檢驗的手段。該測試程序的目的是評估的零假設，在面板中的每個單獨的集成時間序列與另一種假設，所有個人時間序列是靜止的。匯集的方法不是執行為每個單獨的一個單獨的單元根檢驗產生較高的測試功率。

結果 (繁體中文) 2:

在有限樣本中，已知這些單元根測試程式對具有高度持續偏離平衡的替代假設的功率有限。類比練習還表明，這個問題對小樣本尤其嚴重（見坎貝爾和佩倫，1991年）。本文將橫截面時間序列資料池視為生成更強大的單元根測試的一種方法。測試過程旨在評估假設，即面板中的每個個體都集成了時間序列，而備選假設即所有個體的時間序列都是靜止的。與為每個人執行單獨的單元根測試相比，池方法產生的測試能力更高。

結果 (繁體中文) 3:

在有限的樣本中，已知這些組織根檢驗程式對具有高度持續偏離平衡的替代假設的能力有限。類比試驗還表明，對於小樣本，這一問題尤其嚴重（見Campbell和Perron，1991）。本文將彙集橫截面時間序列數據作為生成更强大的單元根測試的一種方法。測試程式旨在評估小組中每個個體都綜合了時間序列的零假設與所有個體時間序列都是平穩的替代假設。池方法比為每個單獨的單元根測試產生更高的測試能力。