Efficient estimation of heterogeneous coefficients in panel data models with common shocks
共同冲击面板模型中异质系数的有效估计AI 解读 ↓
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共同冲击面板模型中异质系数的有效估计
- 研究问题
- 面板数据存在共同冲击且个体系数异质时，如何估计并推断这些系数，零约束又如何影响估计效率？
- 方法与思路
- 作者提出两步异质系数估计方法，建立一致性、渐近表示和极限分布，并与共同相关效应及迭代主成分方法比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两步估计在基本模型中与两种比较方法同样有效，在含零约束模型中更有效，并通过多种模拟设置考察表现。
- 阅读关注点
- 应核对共同冲击的具体表示、两步估计各自使用的信息，以及效率比较与零约束有效所依赖的样本和模型条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，效率优势限定于作者分析的模型；零约束如何给定、错设后果及模拟优势的具体幅度均未说明。
原文摘要
This paper investigates the estimation and inference issues of heterogeneous coefficients in panel data models with common shocks. We propose a novel two-step method to estimate the heterogeneous coefficients. We establish the asymptotic theory of our estimators, including consistency, asymptotic representation, and limiting distribution. Our two-step method can effectively address the limitations of the existing methods, such as the common correlated effects method proposed by Pesaran (2006) and the iterated principal components method proposed by Song (2013). The two-step estimator is as efficient as the two existing competitors in the basic model, and more efficient in the model with zero restrictions. Intensive Monte Carlo simulations show that the proposed estimator performs robustly in a variety of data setups.