Conditional heteroskedasticity and cross-sectional dependence in panel data: theory, simulations and examples

Abstract

In this paper we propose and implement an estimator to account for conditional heteroskedasticity and cross-sectional dependence in panel data. We present simple tests based on OLS and LSDV residuals to determine whether conditional heteroskedasticity exists and to test for individual effects in the conditional variance. Estimation of the model is based on direct maximization of the log-likelihood function by numerical methods. Monte Carlo simulations are conducted in order to evaluate the performance of this MLE estimator. We also present 3 empirical applications. We show that investment in a panel of five large U.S. manufacturing firms, inflation in a panel of seven Latin American countries, and consumption growth in a panel of 21 countries all exhibit significant conditional heteroskedasticity and cross-sectional dependence.

En este articulo proponemos e implementamos un estimador que tome en cuenta la heterocedasticidad condicional y la dependencia de corte transversal en modelos de panel. Para detectar posible heterocedasticidad condicional y efectos individuales en la varianza condicional proponemos pruebas simples basadas en residuales de los estimadores OLS y LSDV. La estimación del modelo se basa en la maximización directa de la función logarítmica de verosimilitud mediante métodos numéricos. El desempeño del estimador MLE es evaluado con simulaciones de Monte Carlo. También presentamos 3 aplicaciones empíricas donde mostramos que la inversión en un panel de 5 empresas manufactureras de EUA, la inflación en un panel de 7 países latinoamericanos, y el crecimiento del consumo en un panel de 21 países, exhiben heterocedasticidad condicional y dependencia de corte transversal significativos.