EFFICIENCY IN LARGE DYNAMIC PANEL MODELS WITH COMMON FACTORS
含共同因子的大型动态面板模型的估计效率AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究动态面板、金融组合的共同潜在因子及信用风险分析。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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含共同因子的大型动态面板模型的估计效率
- 研究问题
- 在含共同不可观测因子的可交换非线性动态面板中，如何得到微观与宏观参数的效率界和可计算的高效估计量？
- 方法与思路
- 作者在横截面和时间维度均较大时，按横截面规模倒数展开对数似然，结合颗粒度理论构造高效估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章推导两类参数的效率界，提出计算较简单的高效估计量，并以信用风险随机迁移模型说明结果。
- 阅读关注点
- 应核对可交换性、共同因子与个体动态的设定，两维度增长关系、似然展开余项，以及效率界的适用条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能判断估计量的有限样本表现或当前监管适用性；摘要未说明具体条件，也不推断刊本变化。
原文摘要
This paper deals with asymptotically efficient estimation in exchangeable nonlinear dynamic panel models with common unobservable factors. These models are relevant for applications to large portfolios of credits, corporate bonds, or life insurance contracts. For instance, the Asymptotic Risk Factor (ARF) model is recommended in the current regulation in Finance (Basel II and Basel III) and Insurance (Solvency II) for risk prediction and computation of the required capital. The specification accounts for both micro- and macrodynamics, induced by the lagged individual observations and the common stochastic factors, respectively. For large cross-sectional and time dimensions n and T , we derive the efficiency bound and introduce computationally simple efficient estimators for both the micro- and macroparameters. The results are based on an asymptotic expansion of the log-likelihood function in powers of 1/ n , and are linked to granularity theory. The results are illustrated with the stochastic migration model for credit risk analysis.