One-sided tests for linear panel data models

Abstract

This paper proposes simple tests for the error component model for the joint null hypothesis of absence of random effects and positive first order serial correlation. These tests explicitely exploit the one-sided nature of the alternative hypotheses, which yields a power gain compared to existing procedures based on two-sided alternatives. The test statistics are, by construction, asymptotically optimal. A Monte Carlo experiment shows that the proposed statistics have good size and power performance in very small samples like those typically used in applied work in panel data.

Este trabajo propone procedimientos simples para evaluar la hipótesis nula conjunta de ausencia de efectos aleatorios individuales y autocorrelacion de primer orden en modelos de componentes de errores. Los estadísticos propuestos explotan de manera explicita la naturaleza de ‘una cola’ de la hipótesis alternativa, lo que redunda en una ganancia en términos de potencia en comparación con los tests disponibles, basados en alternativas a ‘dos colas’. Los tests propuestos son asintoticamente óptimos por construcción. Se presenta un experimento de Monte Cario que muestra que los estadísticos propuestos tienen buenas propiedades de tamaño y potencia en muestras muy pequeñas, similares a las tipicamente utilizadas en aplicaciones de datos en paneles.