Bootstrap Inference for Fixed‐Effect Models
固定效应模型的自助法推断AI 解读 ↓
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固定效应模型的自助法推断
- 研究问题
- 非线性固定效应面板模型的极大似然估计在矩形阵列渐近下存在偏差时，常规自助法能否直接支持有效区间与检验？
- 方法与思路
- 作者研究递归参数自助法，证明其复制未校正极大似然估计量与似然比统计量的渐近分布，从而支持常规自助法推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所研究的自助法无需专门修改以处理渐近偏差，即可为常规构造的置信集与假设检验决策规则提供依据。
- 阅读关注点
- 应核对个体与时间维度的增长关系、递归模拟如何保留模型结构，以及自助法分布匹配和区间构造成立的条件。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref版本摘要，结论不能推广到任意重抽样或固定时间维度情形；模型限制及后续版本变化未说明。
原文摘要
The maximum‐likelihood estimator of nonlinear panel data models with fixed effects is asymptotically biased under rectangular‐array asymptotics. The literature has devoted substantial effort to devising methods that correct for this bias as a means to salvage standard inferential procedures. The chief purpose of this paper is to show that the (recursive, parametric) bootstrap replicates the asymptotic distribution of the (uncorrected) maximum‐likelihood estimator and of the likelihood‐ratio statistic. This justifies the use of confidence sets and decision rules for hypothesis testing constructed via conventional bootstrap methods. No modification for the presence of bias needs to be made.