ESTIMATION OF THE LONG-RUN AVERAGE RELATIONSHIP IN NONSTATIONARY PANEL TIME SERIES
非平稳面板时间序列长期平均关系的估计AI 解读 ↓
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非平稳面板时间序列长期平均关系的估计
- 研究问题
- 如何估计非平稳面板时间序列中的长期平均关系，并在先增长时间维度的顺序极限与两维同时增长的联合极限下进行推断？
- 方法与思路
- 作者基于带宽等于 T 的长期平均方差估计构造一类估计量，涵盖合并最小二乘与固定效应估计，并通过已有核的幂变换生成新核。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新估计量在两种极限下均一致且渐近正态，联合极限的增长率条件有所放宽，幂变换核可提高长期平均系数估计效率。
- 阅读关注点
- 应核对非平稳性与截面依赖条件、两种极限的区别，并查明摘要缺失的增长率公式，以及核变换提高效率所需的具体条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要解读；联合极限的新增长率公式缺失，不能补造；效率比较的条件和幅度亦未说明。
原文摘要
This paper proposes a new class of estimators of the long-run average relationship in nonstationary panel time series. The estimators are based on the long-run average variance estimate using bandwidth equal to T. The new estimators include the pooled least squares estimator and the fixed effects estimator as special cases. It is shown that the new estimators are consistent and asymptotically normal under both the sequential limit, wherein T → ∞ followed by n → ∞, and the joint limit where T,n → ∞ simultaneously. The rate condition for the joint limit to hold is relaxed to , which is less restrictive than the rate condition n/T → 0, as imposed by Phillips and Moon (1999, Econometrica 67, 1057–1111). By exponentiating existing kernels, this paper introduces a new approach to generating kernels and shows that these exponentiated kernels can deliver more efficient estimates of the long-run average coefficient.I am grateful to Bruce Hansen, Peter Phillips, Zhijie Xiao, and three anonymous referees for constructive comments and suggestions. All errors are mine alone.