Testing for structural changes in panel data models with interactive fixed effects via discrete Fourier transform

doi:10.1016/j.jeconom.2026.106333

Testing for structural changes in panel data models with interactive fixed effects via discrete Fourier transform

2026-09-06

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DOI：10.1016/j.jeconom.2026.106333

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我们提出了一种基于离散傅里叶变换（DFT）的检验方法，用于检测具有交互固定效应（IFE）的面板数据模型中的结构变化。当存在但忽略结构变化时，Bai（2009）的最小二乘（LS）估计量的传统渐近分布可能无法提供可靠的推断，并且由此产生的残差包含参数不稳定的信号。我们的检验利用这一特性，通过将加权残差的DFT与零假设下无结构变化所隐含的平坦（零）谱进行比较。我们建立了该检验的理论性质，包括其渐近零分布及其局部和全局功效，并提出了一个自助法程序，以在有限样本中进行有效推断。值得注意的是，所提出的检验可以检测一类局部备择假设，其收敛于零假设的速度为 N − 1 / 2 T − 1 / 2 ，与斜率估计量的收敛速度相匹配，其中 N 和 T 分别是横截面和时间维度。蒙特卡罗模拟表明，所提出的检验在因子载荷和斜率系数的各种类型结构变化下均表现出优异的性能。我们进一步通过将其应用于环境库兹涅茨曲线以及卫生支出与收入之间的关系，说明了我们方法的经验相关性。我们的发现强调了在具有IFE的面板数据模型中考虑结构变化的重要性。

Testing for structural changes in panel data models with interactive fixed effects via discrete Fourier transform

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