Nonparametric estimation and testing of fixed effects panel data models
固定效应面板模型的非参数估计与检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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固定效应面板模型的非参数估计与检验
- 研究问题
- 如何估计含固定效应的非参数面板模型，并检验参数、半参数与非参数设定以及随机效应和固定效应的适用性？
- 方法与思路
- 作者提出迭代非参数核估计量，扩展至部分线性固定效应模型，并构造模型形式选择及随机效应原假设的检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文提供固定效应面板的估计与多类设定检验，并以模拟研究所提估计量和检验统计量的有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对固定效应消除方式、迭代收敛和带宽选择，以及各检验的原假设、备择假设与有效性所需条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定渐近方案、模拟表现或检验功效；提出模型比较检验并不保证总能选出正确模型。
原文摘要
In this paper we consider the problem of estimating nonparametric panel data models with fixed effects. We introduce an iterative nonparametric kernel estimator. We also extend the estimation method to the case of a semiparametric partially linear fixed effects model. To determine whether a parametric, semiparametric or nonparametric model is appropriate, we propose test statistics to test between the three alternatives in practice. We further propose a test statistic for testing the null hypothesis of random effects against fixed effects in a nonparametric panel data regression model. Simulations are used to examine the finite sample performance of the proposed estimators and the test statistics.