Estimation and Inference in Large Heterogeneous Panels with a Multifactor Error Structure
具有多因子误差结构的大规模异质面板：估计与推断AI 解读 ↓
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具有多因子误差结构的大规模异质面板：估计与推断
- 研究问题
- 在个体异质的大规模面板中，未观测共同因子形成多因子误差结构时，如何估计与推断，并避免预先估计共同因子的数量？
- 方法与思路
- 作者以因变量和个体回归量的截面均值增广辅助回归，用最小二乘构造共同相关效应（CCE）估计量，无需先估计因子个数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，随着截面维度增大，方法消除共同因子的差异化影响，并给出渐近分布；模拟显示均值组与合并CCE估计量的小样本性质令人满意。
- 阅读关注点
- 核对平稳性与截面均值处理共同因子的条件、异质性和动态项的处理，并比较均值组与合并估计量的设定及模拟评价依据。
- 阅读边界
- 摘要未列出模拟设计、评价指标及完整理论限制；其小样本表现的正面陈述不足以证明对所有面板过程均适用，或相对其他方法具有普遍优势。
原文摘要
This paper presents a new approach to estimation and inference in panel data models with a general multifactor error structure. The unobserved factors and the individual-specific errors are allowed to follow arbitrary stationary processes, and the number of unobserved factors need not be estimated. The basic idea is to filter the individual-specific regressors by means of cross-section averages such that asymptotically as the cross-section dimension (N) tends to infinity, the differential effects of unobserved common factors are eliminated. The estimation procedure has the advantage that it can be computed by least squares applied to auxiliary regressions where the observed regressors are augmented with cross-sectional averages of the dependent variable and the individual-specific regressors. A number of estimators (referred to as common correlated effects (CCE) estimators) are proposed and their asymptotic distributions are derived. The small sample properties of mean group and pooled CCE estimators are investigated by Monte Carlo experiments, showing that the CCE estimators have satisfactory small sample properties even under a substantial degree of heterogeneity and dynamics, and for relatively small values of N and T.