PANIC Testi: Ortak Faktör Ayrıştırmalı Panel Birim Kök Analizi
PANIC: Panel Analysis of Non-stationarity in Idiosyncratic and Common Components · Ayrıca şöyle bilinir: Panel Analysis of Non-stationarity in Idiosyncratic and Common Components, Bai-Ng PANIC Test, Second-Generation Panel Unit Root Test, Panel Birim Kök Testi (PANIC)
PANIC (Idiosinkratik ve Ortak Bileşenlerde Dengesizliklerin Panel Analizi), Bai ve Ng (2004) tarafından tanıtılan ikinci nesil bir panel birim kök testidir. Her bir panel serisini ortak faktörlere ve idiosinkratik bileşenlere ayırır, ardından her kısımda ayrı ayrı birim kökleri test eder, bu da onu IPS veya LLC gibi birinci nesil testlerin kritik bir sınırlaması olan kesitsel bağımlılığa karşı dayanıklı hale getirir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Kesitsel bağımlılığın gözlemlenemeyen ortak şoklar, örneğin küresel iş döngüleri, petrol fiyatı şokları veya para politikası yayılmaları tarafından yönlendirildiği düşünülen orta derecede büyük bir panele (hem N hem de T en az 10-20) sahip olduğunuzda PANIC'i kullanın. Ortak faktör durağan olmama durumu ile birim-özgü durağan olmama durumu arasındaki ayrımı yapmak istediğinizde en uygunudur. PANIC, küçük paneller, güçlü dengesiz veriler veya faktör yapısının makul olmadığı durumlar için uygun değildir. Alternatif olarak, açık faktör çıkarımı olmadan daha basit uygulama için CIPS'i (Pesaran 2007) veya tek denklemli kesitsel olarak artırılmış yaklaşımlar için CADF'yi düşünebilirsiniz.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Kesitsel bağımlılığı yaklaşık faktör yapısı aracılığıyla açıkça modeller ve kaldırır, birinci nesil testleri boğan boyut bozulmalarını düzeltir
- Ortak faktörlerin ve idiosinkratik bileşenlerin durağanlığını ayrı ayrı test eder, durağan olmama durumunun kaynağı hakkında daha zengin tanısal bilgi sağlar
- Havuzlanmış P_a ve P_b istatistikleri standart sınırlayıcı dağılımlara (ki-kare ve normal) sahiptir, bu da düz ileri eleştirel değer tablolarını kolaylaştırır
- Birimler arasında heterojen faktör yüklemeleri ve heterojen kısa vadeli dinamikler altında uygulanabilir
- Ortak faktörlerin sayısı r'nin önceden belirlenmesini veya tutarlı bir şekilde tahmin edilmesini gerektirir (örneğin, Bai-Ng IC kriterleri aracılığıyla) ve sonuçlar bu seçime duyarlı olabilir
- Hem N hem de T, en büyük bileşen tahmincisi ve asimptotik teori için yeterince büyük olmalıdır; küçük panel performansı garanti edilmez
- Yaklaşık bir faktör modeli varsayar; kesitsel bağımlılık faktör yapısında değilse (örneğin, uzamsal veya ağ bağımlılığı), test tam olarak hesaba katmayabilir
- Idiosinkratik bileşenlerin tahmini, küçük örneklemlerde üretilmiş-regresör yanlılığı getirir, bu da sonlu-örnek boyutunu etkileyebilir
SSS
PANIC, Pesaran'ın (2007) CIPS testinden nasıl farklıdır?
Her ikisi de kesitsel bağımlılığa dayanıklı ikinci nesil testlerdir, ancak PANIC açıkça en büyük bileşenler aracılığıyla ortak faktörleri çıkarır ve test eder, ardından idiosinkratik bileşenleri ayrı ayrı test eder. CIPS bunun yerine bireysel ADF regresyonlarını bir ortak faktörün vekilleri olarak kesitsel ortalamalarla artırır, bu daha basittir ancak birden fazla ortak faktör olduğunda daha az esnektir. Faktör yapısının birden fazla ortak eğilim gerektirdiği durumlarda PANIC tercih edilir.
PANIC'i yalnızca uzamsal türde kesitsel bağımlılığa sahip bir panelde kullanırsam ne olur?
PANIC, faktör yapılı bağımlılık için tasarlanmıştır. Bağımlılık, düşük dereceli bir faktör yapısı yerine uzamsal veya ağ düzenini takip ederse, en büyük bileşen çıkarımı kesitsel korelasyonu tam olarak gidermez. Artık bağımlılık test boyutunu şişirecektir. Bu gibi durumlarda, uzamsal panel birim kök testleri veya heteroskedastiklik-dayanıklı kritik değerlere sahip CIPS daha uygun olabilir.
P_a, P_b veya her ikisini de rapor etmeli miyim?
Bai ve Ng (2004), her ikisini de rapor etmeyi tavsiye eder, çünkü bilgiyi farklı şekilde havuzlarlar: P_a, log-p uzayında her seriyi eşit olarak tartar, P_b ise ters-normal dönüşümü kullanır. Sonuçlar farklılık gösterirse, bu, bireysel ADF testlerinde kuyruk hassasiyeti veya aykırı değer p-değerlerini gösterebilir ve birim-özgü sonuçların daha yakından incelenmesi gerekir. Şeffaflık için her ikisini de rapor etmek iyi bir uygulamadır.
Kaynaklar
- Bai, J., & Ng, S. (2004). A PANIC attack on unit roots and cointegration. Econometrica, 72(4), 1127–1177. DOI: 10.1111/j.1468-0262.2004.00528.x ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 2). PANIC: Panel Analysis of Non-stationarity in Idiosyncratic and Common Components. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/panic-test
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Kesitsel Ortalama ile Zenginleştirilmiş Dickey-Fuller (CADF) TestiEkonometri↔ karşılaştır
- CIPS TestiEkonometri↔ karşılaştır
- Dinamik Faktör ModeliEkonometri↔ karşılaştır