패널 공적분 검정
패널 데이터 구조의 변수들 간의 공적분 관계를 검정하기 위해 일반적으로 두 세트의 검정이 수행된다. Pedroni( 1999 , 2004 )와 Kao( 1999 ) 검정은 Engle과 Granger( 1987 )의 2단계 잔차 방법론 검정을 기반으로 하고 , Fisher 검정은 Johansen 검정을 결합한 것이다. 본 연구에서는 세 가지 검정을 모두 적용한다. 방법론은 다음과 같다.

Engle–Granger(1987) 공적분 검정은 I(1) 변수를 사용하여 수행한 가짜 회귀의 잔차를 검토하는 것을 기반으로 합니다. 변수가 공적분 된 경우 변수의 선형 조합에서 파생된 잔차는 I(0)이거나 1차 차분 정상이어야 합니다. Pedroni는 횡단면에서 이질 절편과 추세 계수를 허용하는 여러 공적분 검정을 제안합니다 . 절편 상수와 추세가 없는 다음 회귀를 고려해 보겠습니다.

(5)
공적분이 없다는 귀무 가설 하에서 추정 잔차 ε i,t는 I (1)이 됩니다. 일반적인 접근 방식은 Eq. ( 5 )에서 잔차를 구한 다음 각 횡단면에 대해 보조 회귀를 실행하여 파생된 잔차가 I (1)인지 테스트하는 것입니다.

(6)
Pedroni 패널 공적분 검정 ( 공적분이 없다는 귀무가설 , 즉 ρ i  = 1) 통계량 ℵ N , T 는 Eq. ( 6 ) 의 잔차로부터 구성됩니다 . 다양한 정도의 속성(크기와 N 과 T 에 대한 검정력)을 가진 총 11개의 통계량이 생성됩니다. Pedroni는 아래에 주어진 표준화된 통계량이 점근적으로 정규 분포됨을 보여줍니다.

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