Estimation of a nonlinear panel data model with semiparametric individual effects
带半参数个体效应的非线性面板模型估计AI 解读 ↓
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带半参数个体效应的非线性面板模型估计
- 研究问题
- 在链接函数随时间变化、个体效应采用半参数设定的非线性单指标面板模型中，如何识别并估计目标参数？
- 方法与思路
- 作者构造参数估计量，并提出基于核方法的修正反向拟合算法，同时分析链接函数和有限维参数的收敛性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，链接函数估计具有一致收敛速率，有限维参数估计达到根N一致性及高斯极限，并以模拟考察小样本性质。
- 阅读关注点
- 应核对单指标和个体效应的识别限制、面板时间维度设定、带宽选择，以及算法收敛与渐近结果的条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断允许的个体效应结构、内生性范围及短面板适用条件；理论结论需结合全文假设。
原文摘要
This paper investigates identification and estimation of a class of nonlinear panel data, single-index models. The model allows for unknown time-specific link functions, and semiparametric specification of the individual-specific effects. We develop an estimator for the parameters of interest, and propose a powerful new kernel-based modified backfitting algorithm to compute the estimator. We derive uniform rates of convergence results for the estimators of the link functions, and show the estimators of the finite-dimensional parameters are root-N consistent with a Gaussian limiting distribution. We study the small sample properties of the estimator via Monte Carlo techniques.