Semiparametric single-index panel data models with cross-sectional dependence
存在截面依赖的半参数单指标面板模型AI 解读 ↓
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存在截面依赖的半参数单指标面板模型
- 研究问题
- 在平稳面板数据存在截面依赖，且固定效应与解释变量相关时，如何同时估计单指标模型的参数和未知连接函数？
- 方法与思路
- 作者在一般空间误差依赖结构下构造闭式估计，并在截面维度N与时间维度T同时趋于无穷的框架中分析渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称参数与连接函数估计一致，给出收敛率和渐近正态性；有限样本研究与实证应用被作者描述为在截面依赖下表现良好。
- 阅读关注点
- 应核对空间误差依赖与平稳性的具体限制、相关固定效应的处理，以及N和T增长关系、连接函数估计与标准误构造。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，未核对全文或其他版本；摘要未列出渐近条件和性能数值，不能将作者的良好表现描述视为普遍保证。
原文摘要
In this paper, we consider a semiparametric single-index panel data model with cross-sectional dependence and stationarity. Meanwhile, we allow fixed effects to be correlated with the regressors to capture unobservable heterogeneity. Under a general spatial error dependence structure, we then establish some consistent closed-form estimates for both the unknown parameters and the link function for the case where both cross-sectional dimension (N) and temporal dimension (T) go to infinity. Rates of convergence and asymptotic normality are established for the proposed estimates. Our experience suggests that the proposed estimation method is simple and thus attractive for finite-sample studies and empirical implementations. Moreover, both the finite-sample performance and the empirical applications show that the proposed estimation method works well when the cross-sectional dependence exists in the data set.