REDUCING BIAS OF MLE IN A DYNAMIC PANEL MODEL
动态面板模型中极大似然估计的偏差削减AI 解读 ↓
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动态面板模型中极大似然估计的偏差削减
- 研究问题
- 在同时包含个体固定效应和时间效应的动态线性面板中，自回归参数估计的渐近偏差如何刻画与修正？
- 方法与思路
- 作者采用横截面与时间维度共同增大的渐近框架，近似固定效应估计量的分布，推导偏差并考察高阶修正。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称既有的高阶偏差修正方法，在动态面板含有时间特定效应时仍可应用，并给出相关渐近偏差分析。
- 阅读关注点
- 核对横截面与时间维度的增长关系、误差假设、偏差展开及修正公式，并确认标题中的 MLE 与文中估计量的联系。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断修正在短面板中的表现；具体增长条件、偏差公式及数值比较均未说明。
原文摘要
This paper investigates a simple dynamic linear panel regression model with both fixed effects and time effects. Using “large n and large T” asymptotics, we approximate the distribution of the fixed effect estimator of the autoregressive parameter in the dynamic linear panel model and derive its asymptotic bias. We find that the same higher order bias correction approach proposed by Hahn and Kuersteiner (2002, Econometrica 70, 1639–1659) can be applied to the dynamic linear panel model even when time specific effects are present.We thank Peter Phillips and three anonymous referees for helpful comments. The first author gratefully acknowledges financial support from NSF grant SES-0313651. The second author appreciates the Faculty Development Awards of USC for research support.