NONPARAMETRIC ESTIMATION OF GENERALIZED TRANSFORMATION MODELS WITH FIXED EFFECTS
具有固定效应的广义变换模型的非参数估计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：摘要明确研究带固定效应的广义面板变换模型及其非参数估计，直接对应面板数据，未提供经济结构估计的明确依据。
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具有固定效应的广义变换模型的非参数估计
- 研究问题
- 研究如何估计带固定效应且结构函数可加的广义面板变换模型，在不对变换函数、结构函数和特异误差分布施加参数形式的情况下开展估计。
- 方法与思路
- 作者为结构函数提出基于核的非参数估计量，给出便于实现的闭式解，并研究渐近分布及蒙特卡洛中的有限样本表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该模型包含多种常用面板模型作为特例，所提估计量具有闭式解和渐近正态性，模拟显示其有限样本表现良好。
- 阅读关注点
- 应核对结构函数可加性的作用、固定效应如何处理、函数的识别与归一化条件，以及核估计的带宽选择和渐近样本框架。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断具体识别条件和收敛速度；不指定参数形式仍需其他模型限制，摘要未列出全部适用条件。
原文摘要
This paper considers a generalized panel data transformation model with fixed effects where the structural function is assumed to be additive. In our model, no parametric assumptions are imposed on the transformation function, the structural function, or the distribution of the idiosyncratic error term. The model is widely applicable and includes many popular panel data models as special cases. We propose a kernel-based nonparametric estimator for the structural function. The estimator has a closed-form solution and is easy to implement. We study the asymptotic properties of our estimator and show that it is asymptotically normally distributed. The Monte Carlo simulations demonstrate that our new estimator performs well in finite samples.