Inference for Fixed Effects Estimators when Panels are Unbalanced
非平衡面板固定效应估计量的推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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非平衡面板固定效应估计量的推断
- 研究问题
- 当面板观测选择及协变量可能响应过去结果时，如何为非平衡面板双向固定效应估计建立理论，并校正两类偏差？
- 方法与思路
- 作者在面板两维按比例增长的框架下分析 M 估计，以条件均值限制处理选择，并同时校正附带参数偏差和反馈偏差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称校正无需预知哪些协变量或选择成分是预定的；模拟恢复接近名义覆盖率，银行危机应用的估计幅度明显变化。
- 阅读关注点
- 应核对条件均值限制如何容许非随机缺失、非平衡程度的要求，以及两类偏差校正和标准误计算的具体步骤。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；无需随机缺失不等于允许任意选择，摘要未完整说明其限制条件。
原文摘要
We develop the asymptotic theory for two-way fixed effects M-estimators in unbalanced panels, within a framework where both panel dimensions grow large at proportional rates. The selection process may be deterministic, stochastic, or a combination of the two. We require neither a missing-at-random condition nor a selection equation, only a conditional mean restriction on the outcome. The uncorrected estimators are asymptotically normal but not correctly centered due to incidental parameter bias and feedback bias. The latter arises when regressors or the selection indicator respond to past outcomes. We propose debiased estimators that remove both biases without requiring knowledge of which regressors or selection components are predetermined. Simulations show that the corrections remove most of the bias and restore coverage close to nominal levels. Revisiting a study on capital inflow surges and banking crises, we find that the corrections leave qualitative conclusions unchanged but substantially shift the estimated magnitudes.