A simple estimator for quantile panel data models using smoothed quantile regressions
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基于平滑分位数回归的简便面板分位数模型估计量
- 研究问题
- 当面板模型的个体扰动满足条件分位数限制时，如何构造易实施的估计量，并处理影响统计推断的渐近偏差？
- 方法与思路
- 作者提出基于平滑分位数回归的两步估计，推导渐近分布与偏差表达式，再采用解析及分割面板刀切偏差校正。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两类校正可支持渐近有效推断；模拟展示偏差校正的重要性，并以外国直接投资对经济增长的影响作应用。
- 阅读关注点
- 应核对两步估计分别处理什么、平滑参数与面板维度条件，以及解析校正和分割面板刀切校正的实施及适用差异。
- 阅读边界
- 摘要未提供具体面板结构、平滑条件或外资效应识别策略；应用中的分位数回归系数不能仅凭摘要解释为因果效应。
原文摘要
Summary This paper considers panel data models where the idiosyncratic errors are subject to conditonal quantile restrictions. We propose a two-step estimator based on smoothed quantile regressions that is easy to implement. The asymptotic distribution of the estimator is established, and the analytical expression of its asymptotic bias is derived. Building on these results, we show how to make asymptotically valid inference on the basis of both analytical and split-panel jackknife bias corrections. Finite-sample simulations are used to support our theoretical analysis and to illustrate the importance of bias correction in quantile regressions for panel data. Finally, in an empirical application, the proposed method is used to study the growth effects of foreign direct investment.