Nonparametric fixed effects model for panel data with locally stationary regressors
具有局部平稳回归变量的非参数固定效应面板模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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具有局部平稳回归变量的非参数固定效应面板模型
- 研究问题
- 当回归变量局部平稳、时间长度和截面规模均较大时，如何估计时变非参数固定效应模型，并检验时间变化及时间效应可分性？
- 方法与思路
- 作者采用合并的非参数剖面最小二乘虚拟变量方法估计函数，推导收敛速度与渐近正态性，并构造时变性和可分性检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了估计量的最优收敛速度、渐近正态性及检验统计量的渐近分布，并用模拟和两个真实数据分析展示有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对局部平稳性的定义、固定效应消除方式、截面与时间维度的增长条件，以及时变性和可分性检验各自的原假设。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，无法判断最优性适用的函数类别、依赖条件及检验表现；两个应用的数据与具体结果未说明。
原文摘要
We develop methods for inference in nonparametric time-varying fixed effects panel data models that allow for locally stationary regressors and for the time series length T and cross-section size N both being large. We first develop a pooled nonparametric profile least squares dummy variable approach to estimate the nonparametric function, and establish the optimal convergence rate and asymptotic normality of the resultant estimator. We then propose a test statistic to check whether the bivariate nonparametric function is time-varying or the time effect is separable, and derive the asymptotic distribution of the proposed test statistic. We present several simulated examples and two real data analyses to illustrate the finite sample performance of the proposed methods.