Profile GMM estimation of panel data models with interactive fixed effects
含交互固定效应的面板模型的剖面 GMM 估计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：摘要直接研究含交互固定效应、内生解释变量和潜在因子的面板数据模型。
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含交互固定效应的面板模型的剖面 GMM 估计
- 研究问题
- 在交互固定效应面板模型中，解释变量与个体扰动相关时，如何估计斜率、因子和载荷，并确定因子数量与检验解释变量外生性？
- 方法与思路
- 作者先以核范数正则化的剖面 GMM 获得初步估计，再通过迭代进行正则化后的剖面估计，同时研究有效估计和 Hausman 检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，第二步改善斜率估计的收敛速度，并建立相关渐近性质、因子数选择与外生性检验；应用分析美国进口的价格弹性。
- 阅读关注点
- 应核对处理内生性的矩条件、因子结构与迭代收敛条件，以及有效 GMM 的权重构造、因子数选择和 Hausman 检验的有效范围。
- 阅读边界
- 仅依据所给 RePEc 出版社摘要；摘要未说明工具变量、具体收敛速度或进口弹性结果，不能判断识别强度及实际效率改善幅度。
原文摘要
This paper studies panel data models with interactive fixed effects where the regressors are allowed to be correlated with the idiosyncratic error terms. We propose a two-step profile GMM estimation procedure to estimate the parameters of interest. In the first step we obtain a preliminary consistent estimate of the slope coefficient via a nuclear-norm-regularization (NNR) based profile GMM procedure. In the second step, via an iterative procedure, we conduct post-NNR profile GMM estimation of the slope coefficient, factors, and factor loadings, with an improved convergence rate for the estimate of the slope coefficient. We establish the asymptotic properties of the preliminary estimates and the iterative estimates, and propose an efficient profile GMM estimator. We also study the determination of the number of factors and propose Hausman tests for the exogeneity of the regressor. Monte Carlo simulations suggest that the proposed estimation and testing methods work well in the determination of the number of factors, the estimation of the model parameters and the test for exogeneity. As an empirical application, we apply our model and method to study the price elasticity of U.S. imports.