Panel data models with nonadditive unobserved heterogeneity: Estimation and inference
含非加性不可观测异质性的面板模型：估计与推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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含非加性不可观测异质性的面板模型：估计与推断
- 研究问题
- 在线性和非线性面板模型中，存在随机系数及内生解释变量时，如何估计系数分布的矩并处理个体估计噪声造成的偏差？
- 方法与思路
- 作者对每个个体的时间序列分别进行 GMM 估计，再汇总横截面样本矩，并利用高阶渐近展开构造偏差修正。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，修正在横截面与时间维度同速增长的框架下消除偏差而不增加方差，并改善中等长度面板的点估计与区间估计。
- 阅读关注点
- 应核对个体 GMM 的矩条件、系数矩的修正公式及余项控制，尤其关注渐近结果如何对应实际面板长度与区间覆盖。
- 阅读边界
- 仅依据所给 OpenAlex 版本摘要；内生性所需矩条件和偏差修正的正则条件未列明，不能将效果推广到任意短面板。
原文摘要
This paper considers fixed effects estimation and inference in linear and nonlinear panel data models with random coefficients and endogenous regressors. The quantities of interest—means, variances, and other moments of the random coefficients—are estimated by cross sectional sample moments of generalized method of moments (GMM) estimators applied separately to the time series of each individual. To deal with the incidental parameter problem introduced by the noise of the within-individual estimators in short panels, we develop bias corrections. These corrections are based on higher-order asymptotic expansions of the GMM estimators and produce improved point and interval estimates in moderately long panels. Under asymptotic sequences where the cross sectional and time series dimensions of the panel pass to infinity at the same rate, the uncorrected estimators have asymptotic biases of the same order as their asymptotic standard deviations. The bias corrections remove the bias without increasing variance. An empirical example on cigarette demand based on Becker, Grossman, and Murphy (1994) shows significant heterogeneity in the price effect across U.S. states.