Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing, and inference
非动态面板中的门槛效应：估计、检验与推断AI 解读 ↓
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非动态面板中的门槛效应：估计、检验与推断
- 研究问题
- 在具有个体固定效应的非动态面板中，如何估计门槛及回归斜率，并为门槛效应构造置信区间与假设检验？
- 方法与思路
- 作者利用固定效应变换提出门槛和斜率的最小二乘估计，建立非标准渐近推断，并应用于美国企业投资问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立非动态固定效应面板的门槛回归方法，并用包含 565 家美国企业、跨度 15 年的样本检验融资约束与投资的关系。
- 阅读关注点
- 核对门槛变量和参数的识别条件、固定效应变换、非标准分布的推断实现，以及企业应用中融资约束的衡量方式。
- 阅读边界
- 仅据所给作者／机构库版本摘要；未提供门槛推断的具体条件或企业应用结果，非动态设定的结论不能直接扩展至动态面板。
原文摘要
Threshold regression methods are developed for non-dynamic panels with individual-specific fixed effects. Least squares estimation of the threshold and regression slopes is proposed using fixed-effects transformations. A non-standard asymptotic theory of inference is developed which allows construction of confidence intervals and testing of hypotheses. The methods are applied to a 15-year sample of 565 US firms to test whether financial constraints affect investment decisions.