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重返反馈问题：面板数据中的动态性与异质性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：题名和摘要明确围绕线性与非线性面板中的反馈、外生性和系数异质性展开，网络仅为潜在扩展。
反馈分类问题
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重返反馈问题：面板数据中的动态性与异质性
- 研究问题
- 当过去结果会影响未来协变量或处理时，如何放松面板模型的严格外生性，并同时容纳动态反馈与系数异质性？
- 方法与思路
- 作者以序贯外生性为主线，回顾常系数线性模型方法，再介绍含反馈的异质系数模型及非线性面板的相关进展。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是梳理允许反馈的面板方法及其适用思路，强调放松严格外生性的重要性，并讨论向网络情形扩展的可能。
- 阅读关注点
- 应核对严格与序贯外生性的具体区别、各模型对异质性和初始条件的要求，以及综述结果与可能扩展之间的界限。
- 阅读边界
- 所给材料为在线优先版本摘要，文章以回顾和讨论为主；摘要未列出各方法条件，网络部分仅提及可能扩展。
原文摘要
Abstract Many popular estimation methods in panel data rely on the assumption that the covariates of interest are strictly exogenous. However, this assumption is empirically restrictive in a wide range of settings. In this article I argue that credible empirical work requires meaningfully relaxing strict exogeneity assumptions. Econometricians have developed methods that allow for sequential exogeneity, which in contrast with strict exogeneity allows for the presence of feedback from past outcomes to future covariates or treatments. I review some of the classic work on linear models with constant coefficients, and then describe some approaches that allow for coefficient heterogeneity in models with feedback. Finally, in the last two parts of the article I review recent work that allows for sequential exogeneity in nonlinear panel data models, and mention possible extensions to network settings.