Correlated random effects models with unbalanced panels
非平衡面板中的相关随机效应模型AI 解读 ↓
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非平衡面板中的相关随机效应模型
- 研究问题
- 在非平衡面板中，如何允许未观测异质性同时与解释变量及样本选择相关，并检验选择是否还与未观测冲击相关？
- 方法与思路
- 作者在给定未观测效应后解释变量严格外生的框架下，将平衡面板的Chamberlain–Mundlak方法扩展至非平衡面板。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该框架提供稳健Hausman检验和样本选择检验；许多非线性模型中的估计也可借助标准软件实现。
- 阅读关注点
- 应核对非平衡机制如何进入相关随机效应设定、严格外生性的作用，以及稳健检验和非线性实现各自需要的条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，不能判断其是否适用于一般内生解释变量或任意样本流失机制；具体检验公式和适用模型未说明。
原文摘要
I propose some strategies for allowing unobserved heterogeneity to be correlated withobserved covariates and sample selection for unbalanced panels. The methods are extensions of the Chamberlain–Mundlak approach for balanced panels when explanatory variables are strictly exogenous conditional on unobserved effects. A byproduct is fully robust Hausman tests for unbalanced panels. Even for nonlinear models, in many cases the estimators can be implemented using standard software. The framework suggests straightforward tests for sample selection that is correlated with unobserved shocks while allowing selection to be correlated with the observed covariates and unobserved heterogeneity.