The optimal choice of moments in dynamic panel data models
动态面板数据模型中矩条件的最优选择AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：题名与摘要明确研究动态面板数据模型中的 GMM 估计及工具变量数量选择，直接对应面板数据方向。
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…
关注这篇论文的作者
动态面板数据模型中矩条件的最优选择
- 研究问题
- 动态面板的 GMM 估计中，如何同时考虑偏差与方差来选择工具变量数量，从而改善估计的均方误差表现？
- 方法与思路
- 作者在双重渐近框架下运用高阶渐近理论，推导 GMM 估计量的均方误差近似，并据此提出工具变量数量选择程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，高阶分析补充了一阶理论不足以刻画的方差信息；模拟显示，所提工具变量选择程序提高了估计精度。
- 阅读关注点
- 应核对横截面与时间维度的增长关系、均方误差近似的适用条件，以及工具变量选择程序和模拟比较的具体设置。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断高阶近似的误差范围、工具变量有效性条件及改善幅度，也不能推断其他版本变化。
原文摘要
This paper derives an approximation of the mean square error (MSE) of the GMM estimator in dynamic panel data models. The approximation is based on higher-order asymptotic theory under double asymptotics. While first-order theory under double asymptotics provides information about the bias, it does not provide enough information about the variance of the estimator. Higher-order theory enables us to obtain information about the variance. From this result, a procedure for choosing the number of instruments is proposed. The simulations confirm that the proposed procedure improves the precision of the estimator.