Estimating Dynamic Spillover Effects along Multiple Networks in a Linear Panel Model
在线性面板模型中估计沿多个网络传播的动态溢出效应AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确使用大 n、小 T 的动态线性面板，并通过多个网络建模群体间双向溢出，对应面板数据及网络与干扰。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
在线性面板模型中估计沿多个网络传播的动态溢出效应
- 研究问题
- 经济结果经多个网络传播时，如何同时容纳并区分群体间两个方向的动态溢出，并在大个体数、短时间维度下推断？
- 方法与思路
- 作者建立包含多网络与双向溢出的动态线性面板模型，发展大 n、小 T 的渐近推断，并分析西班牙企业银行匹配数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法能同时刻画两个方向的溢出；在银行脆弱性与行业僵尸企业拥挤的应用中，估计发现双向正溢出。
- 阅读关注点
- 应核对网络构造、动态项与网络项的内生性处理、双向参数的可区分条件，以及短面板下偏差和方差的处理方式。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未说明完整识别条件、估计量及数值，正溢出的解释需核对。
原文摘要
Spillover of economic outcomes often arises over multiple networks, and distinguishing their separate roles is important in empirical research. For example, the direction of spillover between two groups (such as banks and industrial sectors linked in a bipartite graph) has important economic implications, and a researcher may want to learn which direction is supported in the data. For this, we need to have an empirical methodology that allows for both directions of spillover simultaneously. In this paper, we develop a dynamic linear panel model and asymptotic inference with large $n$ and small $T$, where both directions of spillover are accommodated through multiple networks. Using the methodology developed here, we perform an empirical study of spillovers between bank weakness and zombie-firm congestion in industrial sectors, using firm-bank matched data from Spain between 2005 and 2012. Overall, we find that there is positive spillover in both directions between banks and sectors.