Estimation of dynamic panel data models with sample selection
存在样本选择的动态面板数据模型估计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：摘要明确研究含滞后因变量和样本选择的动态面板估计，并应用于女性收入方程，直接对应微观面板数据。
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…
存在样本选择的动态面板数据模型估计
- 研究问题
- 当动态面板中的观测受到样本选择影响时，如何处理滞后因变量与选择偏差，并减少差分估计中的弱工具问题？
- 方法与思路
- 作者对滞后因变量进行向后替代，使估计方程仅需校正当期选择，并在一阶差分方程中加入选择项检验其显著性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，估计量在相对较弱的误差假设下有效，可避免差分相关的弱工具问题，并应用于女性动态收入方程。
- 阅读关注点
- 应核对向后替代的推导、当期选择校正的形式、误差条件，以及选择偏差检验的零假设和有限样本表现。
- 阅读边界
- 仅依据所给Crossref摘要；所谓较弱假设的具体内容、检验分布和应用结果未说明，不能判断方法的适用范围。
原文摘要
SUMMARY We propose a new method for estimating dynamic panel data models with selection. The method uses backward substitution for the lagged dependent variable, which leads to an estimating equation that requires correcting for contemporaneous selection only. The estimator is valid under relatively weak assumptions about errors and permits avoiding the weak instruments problem associated with differencing. We also propose a simple test for selection bias that is based on the addition of a selection term to the first‐difference equation and subsequent testing for significance of this term. The methods are applied to estimating dynamic earnings equations for women. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.