Bootstraps for Dynamic Panel Threshold Models
动态面板门槛模型的自助推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究动态短面板门槛回归及一阶差分 GMM 推断，并应用于企业投资模型，因此最直接对应微观面板数据。
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动态面板门槛模型的自助推断
- 研究问题
- 研究动态短面板门槛回归中，模型连续区域导致非标准门槛估计分布时，如何为门槛与回归系数构造有效自助置信区间。
- 方法与思路
- 作者分析一阶差分 GMM 的标准非参数自助法失效原因，提出用于门槛的网格自助法和用于系数的残差自助法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称连续区域下门槛估计具有四次根收敛速率和非正态极限，新方法在连续与非连续模型下均有效，网格法还具一致有效性。
- 阅读关注点
- 应核对连续区域与矩条件雅可比秩亏的关系、两种自助法的构造，以及点态和一致有效性所覆盖的参数集合与条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，无法据此确认同行评审或期刊接收；摘要未给出完整矩条件、工具变量要求及一致有效性的适用范围。
原文摘要
This paper develops valid bootstrap inference methods for the dynamic short panel threshold regression. We show that the standard nonparametric bootstrap is inconsistent for the first-differenced generalized method of moments (GMM) estimator. The inconsistency arises from an $n^{1/4}$-consistent non-normal asymptotic distribution of the threshold estimator when the true parameter lies in the continuity region of the parameter space, which stems from the rank deficiency of the approximate Jacobian of the sample moment conditions on the continuity region. To address this, we propose a grid bootstrap to construct confidence intervals for the threshold and a residual bootstrap to construct confidence intervals for the coefficients. They are shown to be valid regardless of the model's continuity. Moreover, we establish a uniform validity for the grid bootstrap. A set of Monte Carlo experiments compares the proposed bootstraps with the standard nonparametric bootstrap. An empirical application to a firm investment model illustrates our methods.