Dynamic Linear Panel Regression Models with Interactive Fixed Effects
含交互固定效应的动态线性面板回归模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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含交互固定效应的动态线性面板回归模型
- 研究问题
- 当线性面板含交互固定效应与滞后因变量等预定变量时，最小二乘估计会产生哪些渐近偏差，如何修正估计与经典检验？
- 方法与思路
- 作者在个体数与时期数共同增大的框架下推导一阶渐近理论，分解误差结构与预定变量引起的偏差，并修正估计及检验统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出偏差修正的最小二乘估计与 Wald、LR、LM 检验，修正检验渐近服从卡方分布，模拟支持其有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对两类偏差的表达式、个体与时间维度增长关系、误差依赖限制，以及偏差估计与检验修正的实际实施步骤。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与接收未核实；摘要未列出完整正则条件或模拟数值，不能据此判断短面板和强依赖情形的有效性。
原文摘要
We analyze linear panel regression models with interactive fixed effects and predetermined regressors, for example lagged-dependent variables. The first-order asymptotic theory of the least squares (LS) estimator of the regression coefficients is worked out in the limit where both the cross-sectional dimension and the number of time periods become large. We find two sources of asymptotic bias of the LS estimator: bias due to correlation or heteroscedasticity of the idiosyncratic error term, and bias due to predetermined (as opposed to strictly exogenous) regressors. We provide a bias-corrected LS estimator. We also present bias-corrected versions of the three classical test statistics (Wald, LR, and LM test) and show their asymptotic distribution is a chi-squared distribution. Monte Carlo simulations show the bias correction of the LS estimator and of the test statistics also work well for finite sample sizes.