Network and Panel Quantile Effects Via Distribution Regression
通过分布回归估计网络与面板分位数效应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：摘要明确研究网络与面板模型，并构造分位数函数和分位数效应的同时置信带。
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…
通过分布回归估计网络与面板分位数效应
- 研究问题
- 在含不可观测双向效应且结果可能离散的非线性网络与面板模型中，如何为分位数函数及其效应构造同时置信带？
- 方法与思路
- 作者对固定效应分布回归作偏差修正以处理附带参数问题，再将分布函数的同时置信带投影为分位数函数与效应的置信带。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在严格外生协变量、数据两维同速增长等设置下，置信带具有大样本正确联合覆盖，并以贸易引力模型说明应用。
- 阅读关注点
- 应核对双向固定效应的偏差修正、离散结果下的投影规则，以及严格外生性和两维同速增长对联合覆盖结论的作用。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未说明完整依赖条件，不能将分位数效应自动解释为因果效应。
原文摘要
This paper provides a method to construct simultaneous confidence bands for quantile functions and quantile effects in nonlinear network and panel models with unobserved two-way effects, strictly exogenous covariates, and possibly discrete outcome variables. The method is based upon projection of simultaneous confidence bands for distribution functions constructed from fixed effects distribution regression estimators. These fixed effects estimators are debiased to deal with the incidental parameter problem. Under asymptotic sequences where both dimensions of the data set grow at the same rate, the confidence bands for the quantile functions and effects have correct joint coverage in large samples. An empirical application to gravity models of trade illustrates the applicability of the methods to network data.