Global identification of dynamic panel models with interactive effects
含交互效应的动态面板模型的全局识别AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究大截面、固定时间维度下含交互效应的动态面板模型。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
含交互效应的动态面板模型的全局识别
- 研究问题
- 在截面维度大、时间维度固定的动态面板中，交互效应是否妨碍全局识别，水平协方差能否补充差分矩的信息？
- 方法与思路
- 作者分析动态面板的全局识别，利用水平协方差结构，并将讨论扩展到加性固定效应及此前差分矩无法识别的单位根情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，模型对几乎所有因子配置均具有全局识别；即便某些单位根设定的差分矩不识别，水平协方差仍能提供全局识别。
- 阅读关注点
- 应核对“几乎所有”因子配置的数学含义、参数空间与误差结构限制，以及水平协方差如何排除局部识别之外的其他解。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与接收状态未核实。摘要未列出全局识别条件，也不能由识别结论直接判断估计精度或弱识别风险。
原文摘要
We investigate the problem of global identification in dynamic panel models with interactive effects, in the large-N, fixed-T setting. While local identification, typically established via the Jacobian matrix, is well understood, global identification has remained a more elusive and challenging issue. It is commonly believed to be unachievable in this context. However, we demonstrate that the model is, in fact, globally identified for almost all configurations of the factors. Our analysis also covers models with additive fixed effects, including unit-root cases in which previous studies have reported non-identification from differenced moments. We show that, even in these settings, the level covariance structure delivers global identification.