Estimation of a panel data model with parametric temporal variation in individual effects
个体效应随时间参数化变化的面板数据模型估计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：摘要明确研究带个体效应及其时间变化系数的面板数据模型，最直接对应面板数据，银行应用不足以据此归入金融细分。
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代码、数据与补充材料
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个体效应随时间参数化变化的面板数据模型估计
- 研究问题
- 当面板模型中个体效应的系数随时间按参数化函数变化时，如何估计模型，并比较最小二乘与 GMM 的一致性和效率？
- 方法与思路
- 作者扩展既有面板模型，允许个体效应系数具有参数化时间变化，分析最小二乘与 GMM，并应用于西班牙银行成本效率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在白噪声误差下最小二乘一致但效率低于 GMM；银行应用中的 GMM 结果对传统极大似然前沿模型的正态性假设提出质疑。
- 阅读关注点
- 应核对时间变化函数的设定、两类估计量比较所需条件，以及增加误差假设如何影响银行成本效率估计和正态性判断。
- 阅读边界
- 仅依据作者／机构库版本摘要，不能推断后续刊本变化；摘要未说明具体函数、完整矩条件及效率比较的详细适用条件。
原文摘要
This paper is an extension of Ahn, Lee and Schmidt (2001) to allow a parametric function for time-varying coefficients on the individual effects. It is shown that the main results of Ahn, Lee and Schmidt (2001) hold for our model too. Least squares is consistent, given white noise errors, but less efficient than a GMM estimator. An application of the GMM estimators to the measurement of cost efficiency of Spanish banks is also included. The empirical study shows the consequences of increasing the number of assumptions made regarding the error term. The GMM estimates, especially for private banks, cast doubt on the normality assumption supporting the traditional MLE frontier models.