【摘 要】
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当截面个体之间显著相关时,非线性工具变量法(NIV)综列单位根检验存在严重的分布扭曲.该文基于似无关回归形式的可行广义最小二乘法和非线性工具变量估计方法,提出了广义非线
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当截面个体之间显著相关时,非线性工具变量法(NIV)综列单位根检验存在严重的分布扭曲.该文基于似无关回归形式的可行广义最小二乘法和非线性工具变量估计方法,提出了广义非线性工具变量法(GNIV)综列单位根检验,以修正NIV检验的分布扭曲.在存在综列单位根的原假设下,GNIV检验统计量的极限分布为标准正态分布,而在备选假设下则趋向于负无穷大.仿真实验结果显示,在截面个体之间显著相关时,GNIV检验的有限样本性质显著优于Chang的NIV检验和Pesaran的CIPS检验.
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