Estimation of heterogeneous panels with structural breaks
存在结构突变的异质面板估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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存在结构突变的异质面板估计
- 研究问题
- 当大型异质面板同时存在多因子误差结构和未知共同突变时，如何估计突变时点，并维持共同相关效应估计的有效推断？
- 方法与思路
- 作者将共同相关效应估计框架扩展到未知共同结构突变，用最小二乘估计共同变点，并研究变点估计与回归估计的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了共同变点估计的一致性，且共同相关效应估计量具有如同真实变点已知时的渐近分布，并以模拟考察理论结果。
- 阅读关注点
- 应核对哪些参数发生共同突变、个体异质性如何保留，以及因子结构、突变间距、突变幅度和面板维度增长的具体条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，共同突变的形式与理论条件未说明；不能将结果直接推广至各个体在不同时点发生突变的面板。
原文摘要
This paper extends Pesaran’s (2006) work on common correlated effects (CCE) estimators for large heterogeneous panels with a general multifactor error structure by allowing for unknown common structural breaks. Structural breaks due to new policy implementation or major technological shocks, are more likely to occur over a longer time span. Consequently, ignoring structural breaks may lead to inconsistent estimation and invalid inference. We propose a general framework that includes heterogeneous panel data models and structural break models as special cases. The least squares method proposed by Bai (1997a, 2010) is applied to estimate the common change points, and the consistency of the estimated change points is established. We find that the CCE estimator have the same asymptotic distribution as if the true change points were known. Additionally, Monte Carlo simulations are used to verify the main results of this paper.