Correlated Random Coefficient Distributions in Linear Panel Models
线性面板模型中相关随机系数的分布AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究短面板随机系数模型，并将应用中的系数分布解释为不同制度下的结构弹性。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
线性面板模型中相关随机系数的分布
- 研究问题
- 在短面板中，允许部分随机系数任意依赖可观测解释变量且不限制误差的时间序列结构时，如何识别并估计随机系数分布？
- 方法与思路
- 作者通过反卷积识别相关系数分布，在非规则设计中利用近奇异解释变量矩阵的 stayer 论证，并提出交叉验证调参的两步筛最小距离估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出规则与非规则设计下的充分识别条件；热量支出弹性应用显示显著家庭异质性，密度在零附近及负值区域均有不可忽略质量。
- 阅读关注点
- 应核对两类随机系数的区分、反卷积与 stayer 识别条件、近奇异设计的估计稳定性，以及按项目状态解释结构弹性所需依据。
- 阅读边界
- 所用版本为 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未列出识别条件和估计误差，负弹性结果对数量与质量调整的解释仍须核对。
原文摘要
We consider a static linear panel model with both correlated and uncorrelated random coefficients, where the former can depend arbitrarily on observable regressors while the latter are independent of them. We provide sufficient conditions for identification of the distributions of the random coefficients without imposing restrictions on the time-series structure of the error terms in short panels. Our framework applies to regular and irregular designs. The distribution of the correlated coefficients follows via a deconvolution argument. In irregular designs, identification relies on a stayer-based argument exploiting near-singular realizations of the regressor matrix. We develop a two-step minimum distance sieve estimator, with tuning parameters selected by cross-validation. In an application to calorie-expenditure elasticities using data from the randomized evaluation of a conditional cash transfer program, we interpret the estimated distributions by program status as distributions of regime-specific structural calorie-expenditure elasticities. The estimated densities themselves reveal substantial heterogeneity in household-specific elasticities, with nontrivial mass concentrated near zero and a non-negligible share of negative realizations. This heterogeneity implies that responses to income or expenditure changes are not uniformly positive and vary widely across households. Taken together, these features support a framework in which households adjust along both quantity and quality margins, rather than conforming to a homogeneous Engel-curve response.