Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10419/79255 
Year of Publication: 
2013
Series/Report no.: 
Ruhr Economic Papers No. 434
Publisher: 
Rheinisch-Westfälisches Institut für Wirtschaftsforschung (RWI), Essen
Abstract: 
This paper argues that typical applications of panel unit root tests should take possible nonstationarity in the volatility process of the innovations of the panel time series into account. Nonstationarity volatility arises for instance when there are structural breaks in the innovation variances. A prominent example is the reduction in GDP growth variances enjoyed by many industrialized countries, known as the 'Great Moderation'. It also proposes a new testing approach for panel unit roots that is, unlike many previously suggested tests, robust to such volatility processes. The panel test is based on Simes' (1986) classical multiple test, which combines evidence from time series unit root tests of the series in the panel. As time series unit root tests, we employ recently proposed tests of Cavaliere and Taylor (2008b). The panel test is robust to general patterns of cross-sectional dependence and yet is straightforward to implement, only requiring valid p-values of time series unit root tests, and no resampling. Monte Carlo experiments show that other panel unit root tests suffer from sometimes severe size distortions in the presence of nonstationary volatility, and that this defect can be remedied using the test proposed here. We use the methods developed here to test for unit roots in OECD panels of gross domestic products and infl ation rates, yielding inference robust to the 'Great Moderation'. We fi nd little evidence of trend stationarity, and mixed evidence regarding inflation stationarity.
Abstract (Translated): 
Die vorliegende Arbeit argumentiert, dass typische Anwendungen von Panel-Einheitswurzeltests die Möglichkeit von Nicht-Stationarität in dem Volatilitätsprozess der Innovationen der Panel-Zeitreihen berücksichtigen sollten. Nicht-stationäre Volatilität entsteht z.B. durch Strukturbrüche in den Varianzen der Innovationen. Ein prominentes Beispiel hierfür ist die Verringerung der Varianzen des BIP-Wachstums vieler Industrieländern, welche unter dem Begriff 'Great Moderation' bekannt ist. Außerdem schlägt die Arbeit einen neuen Testansatz für Panel-Einheitswurzeln vor, der im Gegensatz zu vielen zuvor vorgeschlagen Test robust ist gegenüber solchen Volatilitätsprozessen. Der Panel-Test basiert auf Simes' (1986) klassischem multiplen Testverfahren, welches auf einer Kombination von Zeitreihen-Einheitswurzeltests basiert. Als Zeitreihen-Einheitswurzeltest werden hier die kürzlich vorgeschlagenen Tests von Cavaliere und Taylor (2008b) verwendet. Der Panel-Test ist ebenfalls robust gegenüber allgemeinen Querschnittsabhängigkeitsstrukturen und ist einfach zu implementieren, da lediglich gültig p-Werte von Zeitreihen-Einheitswurzeltests erforderlich sind. Monte Carlo Experimente zeigen, dass andere Panel-Einheitswurzeltests bei Präsenz von nicht-stationärer Volatilität häufig unter starken Verzerrungen leiden, und dass dieser Mangel mit Hilfe des hier vorgeschlagen Verfahrens behoben werden kann. Diese Methode wird hier genutzt, um auf das Vorliegen von Einheitswurzeln in Panels der Bruttoinlandsprodukte und der Inflationsraten von OECD-Ländern zu testen. Dabei werden kaum Anzeichen für Trendstationarität und gemischte Evidenz für Inflations-Stationarität gefunden.
Subjects: 
panel unit root test
nonstationary volatility
cross-sectional dependence
GDP stationarity
inflation stationarity
JEL: 
C12
C23
E31
O40
Persistent Identifier of the first edition: 
ISBN: 
978-3-86788-490-7
Document Type: 
Working Paper

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