Pooled Bewley Estimator of Long Run Relationships in Dynamic Heterogenous Panels
动态异质面板长期关系的合并 Bewley 估计量AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究动态异质面板的长期关系，并应用于总量消费函数，直接支持宏观面板分类。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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动态异质面板长期关系的合并 Bewley 估计量
- 研究问题
- 在短期动态存在异质性的动态面板中，如何估计长期系数，并在小样本偏差和误差横截面依赖下开展推断？
- 方法与思路
- 作者利用自回归分布滞后模型的 Bewley 变换构造合并估计量，研究偏差修正及自助法临界值，并与多种面板估计量比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，PB 估计量一致且渐近正态，模拟中具有良好小样本表现，并通过总量消费函数应用展示其用途。
- 阅读关注点
- 应核对长期系数合并与短期异质性的约束、面板渐近框架，以及偏差修正和自助法如何处理横截面误差依赖。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审及期刊接收未核实。摘要未给出一致性条件、依赖结构和比较数值，不能断言 PB 在所有设定中更优。
原文摘要
Using a transformation of the autoregressive distributed lag model due to Bewley, a novel pooled Bewley (PB) estimator of long-run coefficients for dynamic panels with heterogeneous short-run dynamics is proposed. The PB estimator is directly comparable to the widely used Pooled Mean Group (PMG) estimator, and is shown to be consistent and asymptotically normal. Monte Carlo simulations show good small sample performance of PB compared to the existing estimators in the literature, namely PMG, panel dynamic OLS (PDOLS), and panel fully-modified OLS (FMOLS). Application of two bias-correction methods and a bootstrapping of critical values to conduct inference robust to cross-sectional dependence of errors are also considered. The utility of the PB estimator is illustrated in an empirical application to the aggregate consumption function.