On the impact of error cross-sectional dependence in short dynamic panel estimation
误差截面相关对短动态面板估计的影响AI 解读 ↓
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误差截面相关对短动态面板估计的影响
- 研究问题
- 在线性动态面板中，若误差具有因子结构所刻画的截面相关，常用IV与GMM估计的矩条件、偏差及有限样本表现会如何变化？
- 方法与思路
- 作者以误差因子结构分析常用工具变量矩条件，并考察按期截面去均值的作用，再通过蒙特卡洛实验比较相关估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称任意工具滞后长度下标准矩条件均失效；按期去均值通常减轻偏差，但载荷均值为零时例外，且效果随载荷方差增大而减弱。
- 阅读关注点
- 应核对因子与动态变量之间的关系、短面板渐近框架、矩条件失效的推导，以及去均值有效所需的载荷条件和模拟误差指标。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断结论覆盖哪些具体IV与GMM实现，也不能将模拟中的相对表现推广到所有动态面板设计。
原文摘要
This paper explores the impact of error cross-sectional dependence (modelled as a factor structure) on a number of widely used IV and generalized method of moments (GMM) estimators in the context of a linear dynamic panel data model. It is shown that, under such circumstances, the standard moment conditions used by these estimators are invalid -- a result that holds for any lag length of the instruments used. Transforming the data in terms of deviations from time-specific averages helps to reduce the asymptotic bias of the estimators, unless the factor loadings have mean zero. The finite sample behaviour of IV and GMM estimators is investigated by means of Monte Carlo experiments. The results suggest that the bias of these estimators can be severe to the extent that the standard fixed effects estimator is not generally inferior anymore in terms of root median square error. Time-specific demeaning alleviates the problem, although the effectiveness of this transformation decreases when the variance of the factor loadings is large. Copyright The Author(s). Journal compilation Royal Economic Society 2008