Efficient estimation with panel data: An empirical comparison of instrumental variables estimators
面板数据的有效估计：工具变量估计量的经验比较AI 解读 ↓
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面板数据的有效估计：工具变量估计量的经验比较
- 研究问题
- 当个体效应与部分解释变量相关时，替代面板工具变量估计量相对 Hausman–Taylor 方法的效率增益在经验中有多大？
- 方法与思路
- 作者在教育回报应用中比较 Hausman–Taylor 及另外两组面板工具变量估计量，考察不同系数上的实际效率增益。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，明显的效率增益仅出现在时间不变内生变量的系数上；由于样本中教育不随时间变化，这一结果对该应用重要。
- 阅读关注点
- 应核对解释变量的外生性分类、各估计量的工具集合与额外条件，以及效率比较是否同时考察偏差和工具变量有效性。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 版本摘要，效率结果限于该教育回报示例，未给出增益数值；不能据此认定某方法在所有面板模型中占优。
原文摘要
Abstract Hausman and Taylor (1981) proposed an efficient instrumental variables estimator for panel data regression models where the individual effects may be correlated with some of the regressors. Amemiya and MacCurdy (1986) and Breusch, Mizon, and Schmidt (1986) have suggested instrumental variables estimators that are potentially more efficient than the Hausman and Taylor estimator. We address the empirical question of how large these efficiency gains might be. In our returns to schooling example noticeable efficiency gains are limited to the coefficients of time‐invariant endogenous variables. This is important, however, since education does not vary over time in our sample.