Optimal Shrinkage Estimation of Fixed Effects in Linear Panel Data Models
线性面板数据模型中固定效应的最优收缩估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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线性面板数据模型中固定效应的最优收缩估计
- 研究问题
- 如何在不依赖强分布假设的情况下收缩面板固定效应，并在效应随时间变化且序列相关时利用其相关结构？
- 方法与思路
- 作者在包含常规收缩方法的估计量类别中优化均方误差，允许时变且序列相关的固定效应，并提出一期前瞻预测。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量在所考虑收缩类别内达到最优均方误差，形式直观且易于实现，并可最优纳入固定效应相关结构。
- 阅读关注点
- 应核对收缩类别的定义、最优性针对的风险与可用信息、相关结构如何估计，以及时变固定效应的预测条件。
- 阅读边界
- 这是arXiv预印本，不能确认同行评审或期刊接收；摘要未说明完整适用条件，最优性仅针对指定收缩估计量类别。
原文摘要
Shrinkage methods are frequently used to improve the precision of least squares estimators of fixed effects. However, widely used shrinkage estimators guarantee improved precision only under strong distributional assumptions. I develop an estimator for the fixed effects that obtains the best possible mean squared error within a class of shrinkage estimators. This class includes conventional shrinkage estimators and the optimality does not require distributional assumptions. The estimator has an intuitive form and is easy to implement. Moreover, the fixed effects are allowed to vary with time and to be serially correlated, in which case the shrinkage optimally incorporates the underlying correlation structure. I also provide a method to forecast fixed effects one period ahead in this setting.