Unit Averaging for Heterogeneous Panels
异质性面板中的个体平均估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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异质性面板中的个体平均估计
- 研究问题
- 在个体参数不同的面板模型中，如何利用其他个体的估计信息改善目标个体参数估计，同时控制借用信息带来的误差？
- 方法与思路
- 作者对各个体参数估计量进行加权平均，以推导的均方误差准则选择权重，并在局部异质性框架下分析渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出最小均方误差个体平均估计量及权重的局部渐近分布，并用德国地区失业率预测展示该程序的收益。
- 阅读关注点
- 应核对局部异质性的设定、均方误差准则及权重的可实施计算，以及参数估计收益如何转化为样本外预测表现。
- 阅读边界
- 仅据 arXiv 预印本摘要，不能确认同行评审或期刊接收；面板增长方式、权重约束和具体预测结果未说明，不能认定普遍改善。
原文摘要
In this work we introduce a unit averaging procedure to efficiently recover unit-specific parameters in a heterogeneous panel model. The procedure consists in estimating the parameter of a given unit using a weighted average of all the unit-specific parameter estimators in the panel. The weights of the average are determined by minimizing an MSE criterion we derive. We analyze the properties of the resulting minimum MSE unit averaging estimator in a local heterogeneity framework inspired by the literature on frequentist model averaging, and we derive the local asymptotic distribution of the estimator and the corresponding weights. The benefits of the procedure are showcased with an application to forecasting unemployment rates for a panel of German regions.