Dynamic panels with threshold effect and endogeneity
具有门槛效应与内生性的动态面板模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究含个体异质性和内生变量的动态门槛面板，并应用于投资与现金流关系，直接对应微观面板方法。
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具有门槛效应与内生性的动态面板模型
- 研究问题
- 如何在动态门槛面板中同时处理非线性非对称动态、个体不可观测异质性，以及门槛变量和解释变量的内生性？
- 方法与思路
- 作者构造允许门槛变量及解释变量内生的一阶差分GMM；当门槛变量严格外生时，另提出两步最小二乘估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提供了渐近理论、门槛效应和门槛变量外生性的检验，并报告严格外生情形下两步最小二乘更有效率。
- 阅读关注点
- 应核对动态面板矩条件、门槛位置的识别和估计，以及外生性检验的原假设与投资现金流应用中的工具变量设置。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断所需面板渐近结构、工具变量有效性或效率比较条件；实证效应和模拟数值未说明。
原文摘要
This paper addresses an important issue of modeling nonlinear asymmetric dynamics and unobserved individual heterogeneity in the threshold panel data framework, simultaneously. As a general approach, we develop the first-differenced GMM estimator, which allows both threshold variable and regressors to be endogenous. When the threshold variable becomes strictly exogenous, we propose a more efficient two-step least squares estimator. We provide asymptotic theory and develop the testing procedure for threshold effects and the threshold variable exogeneity. Monte Carlo studies provide a support for theoretical predictions. We present an empirical application investigating an asymmetric sensitivity of investment to cash flows.