THIS SHOCK IS DIFFERENT: ESTIMATION AND INFERENCE IN MISSPECIFIED TWO-WAY FIXED EFFECTS PANEL REGRESSIONS
这个冲击不同：误设双向固定效应面板回归的估计与推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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这个冲击不同：误设双向固定效应面板回归的估计与推断
- 研究问题
- 当面板数据生成过程不具有线性参数结构时，线性双向固定效应估计量趋向什么对象，其收敛速度和极限分布如何变化？
- 方法与思路
- 作者刻画固定效应估计量的伪真值及渐近分布，并提出自回归双重自适应野生自助法，以适应较广的数据生成过程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，模型误设程度决定收敛速度，极限分布可能非正态；所提 AdaWild 自助法在小型与中型面板模拟中表现良好。
- 阅读关注点
- 应核对伪真值的经济含义、误设程度的形式化定义、面板维度与依赖条件，以及自助法如何适应不同收敛速度。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未说明伪真值是否具有因果含义，也未列出适用数据生成过程的条件；不能据题名将其视为特定政策效应方法。
原文摘要
We investigate the properties of the linear two-way fixed effects (FE) estimator for panel data when the underlying data generating process (DGP) does not have a linear parametric structure. The FE estimator is consistent for some pseudo-true value and we characterize the corresponding asymptotic distribution. We show that the rate of convergence is determined by the degree of model misspecification, and that the asymptotic distribution can be non-normal. We propose a novel autoregressive double adaptive wild (AdaWild) bootstrap procedure applicable for a large class of DGPs. Monte Carlo simulations show that it performs well for panels of small and moderate dimensions. We use data from U.S. manufacturing industries to illustrate the benefits of our procedure.