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An IV test for panel unit roots under cross-sectional dependence

An IV test for panel unit roots under cross-sectional dependence
Issue Date
대학원 통계학과
이화여자대학교 대학원
이 논문은 패널자료를 도구변수(Ⅳ)추정방법으로 단위근 검정을 시행하여 그 결과로 Ⅳ 방법의 성능을 검증하려고 한다. Ⅳ 방법은 Shin & Kang(2004)의 논문에서 단위근검정을 위해 제안된 방법으로 Park & Shin(2004)의 논문에서 오차항의 factor 모형을 가정한 경우 Moon & Perron(2004)과 Bai & Ng(2004), Phillips & Sul(2003)의 방법에 비해 우수한 size와 power를 가지는 것이 이미 확인 되었다. 이 논문에서는 패널자료의 오차항을 factor 모형과 구조가 없는 모형으로 나눠 각 모형에 대해 IV방법으로 단위근 검정을 시행한 후 size와 power를 비교하여 Ⅳ방법이 두 모형에서 어떤 결과를 내는지를 살펴 구조가 없는 모형에서도 사용할 수 있는지를 알아보려고 한다. 몬테카를로 방법을 사용해 시간크기 T=50, 100, 150, 200이고 패널개수 N=6, 16, 26인 경우에 실험하여 두 모형의 size와 power를 비교하겠다.;This thesis is going to verify a performance of an Instrumental Variable(Ⅳ) test for unit root test by practicing a panel data. An Ⅳ test is suggested for unit root test by Shin and Kang(2004). Park and Shin(2004) show that it has better size and power compared to the tests by Moon and Perron(2004), Bai and Ng(2004) and Philips and Sul(2003) for factor error models. In this thesis, we consider two models, a factor model and structure free model, and conduct a Monte Carlo experiment to investigate performance of Ⅳ test for unit root test. We study how the result of an Ⅳ test comes out in each model by comparing the size and power in order to see if we can also use it in structure free case. We will compare the size and power of the Ⅳ test based on each model using Monte Carlo simulation in case of, the time series dimension, T=50, 100, 150, 200 and, the number of panel units, N=6, 16, 26.
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