Efficient Estimation With Panel Data When Instruments Are Predetermined: An Empirical Comparison of Moment-Condition Estimators
预定工具变量下的面板有效估计：矩条件估计量的实证比较AI 解读 ↓
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预定工具变量下的面板有效估计：矩条件估计量的实证比较
- 研究问题
- 面板模型中使用预定工具变量时，不同估计量如何权衡偏差与效率？研究以不确定性下的生命周期劳动供给为应用，考察增加矩条件的影响。
- 方法与思路
- 作者比较两阶段最小二乘、GMM、前向滤波、独立加权 GMM 和分样本工具变量估计，并利用自助法算法比较其偏差与效率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，矩条件增多时 GMM 的向下偏差较严重，抵消效率收益；前向滤波估计在该应用中比两阶段最小二乘偏差更小、效率更高。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对预定工具的有效性条件、矩条件数量与样本规模、自助法的构造，以及偏差和效率的测量是否支持应用中的比较结论。
- 阅读边界
- 摘要未说明面板规模、工具构造和具体估计结果；实证与自助法比较中的优势不能推广为所有面板模型下的统一排序或一般效率结论。
原文摘要
The author examines the empirical performance of instrumental variables estimators with predetermined instruments in an application to life-cycle labor supply under uncertainty. The estimators studied are two stage least squares, generalized method-of-moments (GMM), forward filter, independently weighted GMM, and split-sample instrumental variables. The author compares the bias/efficiency trade-off for the estimators using bootstrap algorithms suggested by D. A. Freedman (1984) and B. W. Brown and W. K. Newey (1995). Results indicate that the downward bias in GMM is quite severe as the number of moment conditions expands, outweighing the gains in efficiency. The forward filter estimator, however, has lower bias and is more efficient than two stage least squares.