Trimmed Lad and Least Squares Estimation of Truncated and Censored Regression Models with Fixed Effects
固定效应截断与删失回归的修剪最小绝对偏差与最小二乘估计AI 解读 ↓
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固定效应截断与删失回归的修剪最小绝对偏差与最小二乘估计
- 研究问题
- 在时间维度固定、截面维度增长的固定效应面板中，如何一致估计截断与删失回归，尤其是每个个体仅有两期观测时？
- 方法与思路
- 作者针对两期面板提出修剪最小绝对偏差与修剪最小二乘估计量，并在不对误差项施加参数分布假设的框架下研究其渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提估计量在两期面板下具有一致性与渐近正态性，无需误差项参数分布假设；小规模模拟显示其可能有良好小样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对修剪规则、截断与删失机制、固定效应处理和误差项限制，尤其确认两期面板下识别与渐近正态结论所需的条件。
- 阅读边界
- 无需参数分布假设不等于误差项毫无限制；摘要未列出完整条件，小规模模拟也不足以判断更长面板或不同删失程度下的表现。
原文摘要
This paper considers estimation of truncated.and censored regression models with fixed effects. Up until now, no estimator has been shown to be consistent as the cross-section dimension increases with the time dimension fixed. Trimmed least absolute deviations and trimmed least squares estimators are proposed for the case where the panel is of length two, and it is proven that they are consistent and asymptotically normal. It is not necessary to maintain parametric assumptions on the error terms to obtain this result. A small scale Monte Carlo study demonstrates that these estimators can perform well in small samples. Copyright 1992 by The Econometric Society.