Pseudo Panel Data Models With Cohort Interactive Effects
具有队列交互效应的伪面板数据模型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：摘要明确利用重复截面形成伪面板，并研究队列交互效应下的线性估计量，直接对应微观面板数据方法。
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具有队列交互效应的伪面板数据模型
- 研究问题
- 缺少真实面板时，怎样利用重复截面构造伪面板，并在队列数和观测期数固定的设定下处理内生性与队列交互效应？
- 方法与思路
- 作者将真实面板中的准差分思路用于带因子残差的线性伪面板模型，研究估计量性质，并开展模拟和厄瓜多尔劳动供给应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法扩展了标准线性伪面板设定，模拟中在内生性、队列交互效应及接近不可识别的情形下具有良好的有限样本表现。
- 阅读关注点
- 核对队列构造与重复截面的可比性、固定队列数和期数下的渐近框架、因子残差的识别条件，以及接近不可识别情形的模拟设定。
- 阅读边界
- 摘要未交代估计量理论性质的具体条件、模拟设计及劳动供给弹性结果；所述有限样本表现不能直接外推到其他队列划分。
原文摘要
When genuine panel data samples are not available, repeated cross-sectional surveys can be used to form so-called pseudo panels. In this article, we investigate the properties of linear pseudo panel data estimators with fixed number of cohorts and time observations. We extend standard linear pseudo panel data setup to models with factor residuals by adapting the quasi-differencing approach developed for genuine panels. In a Monte Carlo study, we find that the proposed procedure has good finite sample properties in situations with endogeneity, cohort interactive effects, and near nonidentification. Finally, as an illustration the proposed method is applied to data from Ecuador to study labor supply elasticity. Supplementary materials for this article are available online.