Uniform inference in linear panel data models with two-dimensional heterogeneity
双维度异质性线性面板模型的一致有效推断AI 解读 ↓
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双维度异质性线性面板模型的一致有效推断
- 研究问题
- 当线性面板模型的斜率在个体与时间两个维度变化，并可与解释变量相关时，如何估计共同斜率并在未知异质程度下进行统一推断？
- 方法与思路
- 作者提出广义双向固定效应估计，用准 Kronecker 结构近似处理大型矩阵求逆，并以三重 bootstrap 估计共同斜率的渐近方差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，估计量渐近正态且收敛速度取决于未知异质程度；三重 bootstrap 支持统一推断，储蓄与投资应用显示双维度参数异质性。
- 阅读关注点
- 应核对共同斜率与异质成分的分解、统一推断覆盖的参数集合，以及矩阵近似误差和三重 bootstrap 在不同异质程度下的有效性。
- 阅读边界
- 仅依据所给 RePEc 出版社摘要；摘要未说明异质性限制、统一覆盖条件或实证样本，所称模拟表现不能替代具体覆盖率证据。
原文摘要
This paper studies uniform inference in a linear panel data model when the slope coefficients may exhibit heterogeneity over both the individual and time dimensions and they can be correlated with the regressors. We propose a generalized two-way fixed effects (GTWFE) estimation procedure to estimate the model. To establish the asymptotic properties of the GTWFE estimators, we invert a number of large dimensional square matrices by approximating them with quasi-Kronecker structured matrices. We establish the asymptotic normality of our GTWFE estimators and show that their convergence rates depend on the unknown degree of parameter heterogeneity. To make a uniform inference on the common slope component, we propose a novel triple-bootstrap procedure to estimate the asymptotic variance. Simulations show the superb performance of our estimators and inference procedure. We apply our method to study the relationship between savings and investments, and find significant parameter heterogeneity along both the individual and time dimensions.