Linear Panel Regressions with Two-Way Unobserved Heterogeneity
具有双向不可观测异质性的线性面板回归AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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具有双向不可观测异质性的线性面板回归
- 研究问题
- 研究当个体与时间固定效应通过未知平滑函数进入误差项时，如何一致估计线性面板回归参数，而不预设加法或乘法形式。
- 方法与思路
- 作者考虑随样本增长增加因子数的交互固定效应估计，以及先离散化双向异质性、再估计加法双向分组固定效应的方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两种方法均获得渐近收敛结果，并通过蒙特卡洛模拟及英国房价应用展示；具体收敛速度与表现未在摘要中列出。
- 阅读关注点
- 应核对平滑性与回归变量条件、个体和时间维度的增长关系，以及因子数、分组数的选择如何影响近似误差与估计误差。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审或期刊接收未核实。摘要未说明完整一致性条件、推断方法或数值结果，不能判断哪种估计方法更优。
原文摘要
We study linear panel regression models in which the unobserved error term is an unknown smooth function of two-way unobserved fixed effects. In standard additive or interactive fixed effect models the individual specific and time specific effects are assumed to enter with a known functional form (additive or multiplicative). In this paper, we allow for this functional form to be more general and unknown. We discuss two different estimation approaches that allow consistent estimation of the regression parameters in this setting as the number of individuals and the number of time periods grow to infinity. The first approach uses the interactive fixed effect estimator in Bai (2009), which is still applicable here, as long as the number of factors in the estimation grows asymptotically. The second approach first discretizes the two-way unobserved heterogeneity (similar to what Bonhomme, Lamadon and Manresa 2021 are doing for one-way heterogeneity) and then estimates a simple linear fixed effect model with additive two-way grouped fixed effects. For both estimation methods we obtain asymptotic convergence results, perform Monte Carlo simulations, and employ the estimators in an empirical application to UK house price data.