Heterogeneous Grouping Structures in Panel Data
面板数据中的异质性分组结构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：摘要直接研究面板数据的潜在分组、组内异质性及参数估计。
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
面板数据中的异质性分组结构
- 研究问题
- 在潜在分组面板中，如何允许组内仍存在异质性，同时识别未知群组、估计模型参数并检验传统同质性假设？
- 方法与思路
- 作者扩展潜在分组面板模型以容纳横截面及组内异质性，研究参数一致估计、群组识别和相关同质性检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称不同异质性类型下仍可一致估计参数并识别群组，模拟表现良好，多个应用显示多群组且拒绝组内同质性。
- 阅读关注点
- 应核对组内异质性的具体形式、群组可识别条件、分类与参数估计的相互影响，以及同质性检验的原假设和适用范围。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未列明面板增长条件、检验细节及应用数据，不能泛化其同质性拒绝结果。
原文摘要
In this paper we examine the existence of heterogeneity within a group, in panels with latent grouping structure. The assumption of within group homogeneity is prevalent in this literature, implying that the formation of groups alleviates cross-sectional heterogeneity, regardless of the prior knowledge of groups. While the latter hypothesis makes inference powerful, it can be often restrictive. We allow for models with richer heterogeneity that can be found both in the cross-section and within a group, without imposing the simple assumption that all groups must be heterogeneous. We further contribute to the method proposed by \cite{su2016identifying}, by showing that the model parameters can be consistently estimated and the groups, while unknown, can be identifiable in the presence of different types of heterogeneity. Within the same framework we consider the validity of assuming both cross-sectional and within group homogeneity, using testing procedures. Simulations demonstrate good finite-sample performance of the approach in both classification and estimation, while empirical applications across several datasets provide evidence of multiple clusters, as well as reject the hypothesis of within group homogeneity.