Maximum likelihood estimation and inference methods for the covariance stationary panel AR(1)/unit root model
协方差平稳面板 AR(1)／单位根模型的最大似然估计与推断AI 解读 ↓
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协方差平稳面板 AR(1)／单位根模型的最大似然估计与推断
- 研究问题
- 在含固定效应的面板 AR(1) 与单位根模型中，一阶差分最大似然估计在不同渐近方案下有何性质及检验用途？
- 方法与思路
- 作者研究一阶差分最大似然估计的渐近性质，通过不同面板维度的模拟比较估计方法，并讨论据此构造的单位根检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在协方差平稳与正态数据设定下，该估计量具有较好的有限样本表现，所考察的一种单位根检验尺寸与功效良好。
- 阅读关注点
- 应核对各渐近方案、初始观测的处理、平稳情形与单位根边界的区别，以及正态性在估计和模拟比较中的作用。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断具体偏差、尺寸或功效数值；模拟优势受其设定限制，也不能推广至所有检验版本。
原文摘要
This paper considers Maximum Likelihood (ML) based estimation and inference procedures for linear dynamic panel data models with fixed effects. The paper first studies the asymptotic properties of MaCurdy's [MaCurdy, T., 1982. The use of time series processes to model the time structure of earnings in a longitudinal data analysis. Journal of Econometrics 18, 83-114] First Difference Maximum Likelihood (FDML) estimator for the covariance stationary panel AR(1)/unit root model with fixed effects, viz. yi,t=[rho]yi,t-1+(1-[rho])[mu]i+[epsilon]i,t, under a variety of asymptotic plans. Subsequently, the paper shows through Monte Carlo simulations for panels of various dimensions the favourable finite sample properties of the FDMLE for [rho] as compared to those of a number of alternative fixed effects ML estimators for [rho] under covariance stationarity and normality of the data. The paper also discusses panel unit root test procedures that are based on the FDMLE. A Monte Carlo study conducted for one version of these tests reveals that it has very good size and power properties in comparison with alternative panel unit root tests.