跳到正文
← 返回论文列表与筛选
阅读说明

本页整理公开书目信息,不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成,未完成全文核验,可能有误;具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本,未经模型改写。

DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要;缺少可靠材料时保留待补状态。

本页为预印本版本;arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历,都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对,只展示已核实例,档案仍可能误合并。

引用量采用 OpenAlex 单条关联记录,不合计多个记录;关联记录可能包含正式发表版本,不等于此版本单独引用。缺失不视为零,引用指标不代表论文质量。

关注作者按书目中的完整姓名匹配,同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列,再参考通用方法与发表日期。

分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要明确研究线性面板模型、潜在分组固定效应及组间异方差,直接对应面板数据方法。

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…

关注这篇论文的作者
Jorge A. Rivero

未观测分组异方差与固定效应

研究问题
在个体属于未知有限组的面板模型中,忽略组间异方差如何影响分组准确性及参数估计,又如何利用二阶矩改善估计?
方法与思路
作者扩展分组固定效应模型,允许离散潜在组决定异方差,并提出最小化加权组内残差平方和的加权分组固定效应估计量。
材料陈述的贡献
摘要称,基于二阶矩的组分离条件可支持√(NT)一致性和渐近正态性,并提供快速计算、同方差检验讨论及模拟和应用。
阅读关注点
应核对组分离条件、权重构造及组数处理,区分分组误差与参数误差,并检查渐近结论对个体数和时间长度的要求。
阅读边界
这是arXiv预印本,同行评审或接收状态未核实;摘要未给出具体组分离条件、模拟数值或检验形式,优势不能外推到任意面板。

原文摘要

This paper extends the linear grouped fixed effects (GFE) panel model to allow for heteroskedasticity from a discrete latent group variable. Key features of GFE are preserved, such as individuals belonging to one of a finite number of groups and group membership is unrestricted and estimated. Ignoring group heteroskedasticity may lead to poor classification, which is detrimental to finite sample bias and standard errors of estimators. I introduce the "weighted grouped fixed effects" (WGFE) estimator that minimizes a weighted average of group sum of squared residuals. I establish $\sqrt{NT}$-consistency and normality under a concept of group separation based on second moments. A test of group homoskedasticity is discussed. A fast computation procedure is provided. Simulations show that WGFE outperforms alternatives that exclude second moment information. I demonstrate this approach by considering the link between income and democracy and the effect of unionization on earnings.

笔记与分组