THE ASYMPTOTIC PROPERTIES OF THE SYSTEM GMM ESTIMATOR IN DYNAMIC PANEL DATA MODELS WHEN BOTH N AND T ARE LARGE
横截面与时间维度均大时动态面板系统 GMM 的渐近性质AI 解读 ↓
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横截面与时间维度均大时动态面板系统 GMM 的渐近性质
- 研究问题
- 原为大横截面、小时间维度设计的系统 GMM，在两个维度都大且含个体与时间效应的动态面板中是否仍然一致？
- 方法与思路
- 作者推导双大维度下的渐近性质，重点分析非对角分块置零的次优权重矩阵所对应的两步系统 GMM，并进行模拟。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称使用该次优权重矩阵时两步系统 GMM 一致，为其双大维度应用提供依据，并说明模拟中的主要近似失效情形。
- 阅读关注点
- 应核对两个维度的增长关系、矩条件与权重矩阵结构，以及强持久性和较大个体效应方差比如何影响近似。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，一致性结论不能直接推广至其他权重矩阵；强持久性或较大方差比下模拟近似较差。
原文摘要
In this paper, we derive the asymptotic properties of the system generalized method of moments (GMM) estimator in dynamic panel data models with individual and time effects when both N and T , the dimensions of cross-section and time series, are large. Specifically, we show that the two-step system GMM estimator is consistent when a suboptimal weighting matrix where off-diagonal blocks are set to zero is used. Such consistency results theoretically support the use of the system GMM estimator in large N and T contexts even though it was originally developed for large N and small T panels. Simulation results indicate that the large N and large T asymptotic results approximate the finite sample behavior reasonably well unless persistency of data is strong and/or the variance ratio of individual effects to the disturbances is large.