JIVE FOR PANEL DYNAMIC SIMULTANEOUS EQUATIONS MODELS
面板动态联立方程模型的刀切工具变量估计AI 解读 ↓
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面板动态联立方程模型的刀切工具变量估计
- 研究问题
- 在横截面维度与时间维度共同增长的动态面板联立方程中，矩估计何时产生渐近偏差，如何修正以支持有效推断？
- 方法与思路
- 作者比较一阶差分与前向正交去均值下的 GMM，分析不同 N、T 增长比例，并提出刀切偏差削减方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称相关 GMM 一致性要求 T/N 趋零，且在 T³/N 趋于有限正值时存在渐近偏差；作者推导了修正估计的极限分布。
- 阅读关注点
- 核对工具变量集合、矩条件及 N、T 的渐近路径，尤其区分一致性与渐近无偏性，并查看刀切构造和推断修正。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未说明刀切方法的具体实现及全部适用条件，也未报告模拟幅度，不能将结论推广至任意动态面板估计。
原文摘要
We consider the method of moments estimation of a structural equation in a panel dynamic simultaneous equations model under different sample size combinations of cross-sectional dimension, N , and time series dimension, T . Two types of linear transformation to remove the individual-specific effects from the model, first difference and forward orthogonal demeaning, are considered. We show that the Alvarez and Arellano (2003) type GMM estimator under both transformations is consistent only if ${T \over N} \to 0$ as $\left( {N,T} \right) \to \infty $ . However, it is asymptotically biased if ${{{T^3}} \over N} \to \kappa \ne 0 < \infty$ as $\left( {N,T} \right) \to \infty $ . Since the validity of statistical inference depends critically on whether an estimator is asymptotically unbiased, we suggest a jackknife bias reduction method and derive its limiting distribution. Monte Carlo studies are conducted to demonstrate the importance of using an asymptotically unbiased estimator to obtain valid statistical inference.