Dynamic Panel Data Models With Irregular Spacing: With an Application to Early Childhood Development
不规则时间间隔下的动态面板模型：幼儿发展应用AI 解读 ↓
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不规则时间间隔下的动态面板模型：幼儿发展应用
- 研究问题
- 当纵向调查按不等时间间隔采集且模型包含时变协变量时，常用动态面板估计量是否仍适用，如何处理间隔不规则的问题？
- 方法与思路
- 作者提出两个针对不规则时间间隔的动态面板估计量，并将其有限样本表现与直接套用现有估计量的做法比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所考察的常用估计量在不规则时间间隔下会失效，并给出两个新估计量；幼儿发展应用展示了该问题的实际重要性。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对不规则间隔如何进入动态方程、两个估计量所需条件、时变协变量的处理，以及有限样本比较设计。
- 阅读边界
- 摘要未说明两个估计量的具体构造、识别条件与数值表现，不能据此判断其相对优劣或对不同采样机制的适用范围。
原文摘要
With the increased availability of longitudinal data, dynamic panel data models have become commonplace. Moreover, the properties of various estimators of such models are well known. However, we show that these estimators break down when the data are irregularly spaced along the time dimension. Unfortunately, this is an increasingly frequent occurrence as many longitudinal surveys are collected at non-uniform intervals and no solution is currently available when time-varying covariates are included in the model. In this paper, we propose two new estimators for dynamic panel data models when data are irregularly spaced and compare their finite-sample performance to the näive application of existing estimators. We illustrate the practical importance of this issue in an application concerning early childhood development. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.