INFERENCE IN PARTIALLY IDENTIFIED PANEL DATA MODELS WITH INTERACTIVE FIXED EFFECTS
交互固定效应下部分识别面板模型的推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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交互固定效应下部分识别面板模型的推断
- 研究问题
- 在同时存在内生性、交互固定效应和非参数成分的面板模型中，如何检验某个参数限制是否与识别集相容？
- 方法与思路
- 作者经归一化集中消去高维因子载荷，以条件矩限制和鞅差散度构造检验，并采用乘子 Bootstrap 获取临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出零假设下紧的渐近分布上界、全局备择下发散性及 Bootstrap 有效性，并应用于中国非耐用品恩格尔曲线。
- 阅读关注点
- 应核对归一化与识别集的关系、零假设的存在性含义、分布上界带来的保守程度，以及面板维度增长的理论要求。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 版本摘要，不能判断识别集大小、检验保守程度或应用结论；具体条件、数值结果及刊本变化未说明。
原文摘要
In this paper, we develop methods for statistical inferences in a partially identified nonparametric panel data model with endogeneity and interactive fixed effects. Under some normalization rules, we can concentrate out the large-dimensional parameter vector of factor loadings and specify a set of conditional moment restrictions that are involved with only the finite-dimensional factor parameters along with the infinite-dimensional nonparametric component. For a conjectured restriction on the parameter, we consider testing the null hypothesis that the restriction is satisfied by at least one element in the identified set and propose a test statistic based on a novel martingale difference divergence measure for the distance between a conditional expectation object and zero. We derive a tight asymptotic distributional upper bound for the resultant test statistic under the null and show that it is divergent at rate- N under the global alternative. To obtain the critical values for our test, we propose a version of multiplier bootstrap and establish its asymptotic validity. Simulations demonstrate the finite sample properties of our inference procedure. We apply our method to study Engel curves for major nondurable expenditures in China by using a panel dataset from the China Family Panel Studies.