BIAS REDUCTION FOR DYNAMIC NONLINEAR PANEL MODELS WITH FIXED EFFECTS
动态非线性固定效应面板模型的偏差减少AI 解读 ↓
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动态非线性固定效应面板模型的偏差减少
- 研究问题
- 动态非线性面板模型中的固定效应估计如何受到附带参数问题影响，能否在个体数与时间长度同时增长时减少其偏差？
- 方法与思路
- 作者在个体数与时间长度以相同速率增长的渐近框架下提出偏差校正估计量，并结合模型示例与蒙特卡洛模拟进行比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在所采用的渐近框架下，校正估计量以真实参数为中心，而未经校正的固定效应估计量并非如此，并提供小样本证据。
- 阅读关注点
- 应核对偏差展开和校正公式、初始条件处理、允许的动态结构，以及同速增长近似在短面板中的适用程度和模拟设计。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断具体模型覆盖范围、剩余偏差及方差代价；渐近中心化不等于有限样本无偏，刊本变化未说明。
原文摘要
The fixed effects estimator of panel models can be severely biased because of well-known incidental parameter problems. It is shown that this bias can be reduced in nonlinear dynamic panel models. We consider asymptotics where n and T grow at the same rate as an approximation that facilitates comparison of bias properties. Under these asymptotics, the bias-corrected estimators we propose are centered at the truth, whereas fixed effects estimators are not. We discuss several examples and provide Monte Carlo evidence for the small sample performance of our procedure.