Estimation of Censored Quantile Regression for Panel Data With Fixed Effects
含固定效应的面板删失分位数回归估计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：摘要同时明确研究面板固定效应与删失分位数回归，分别对应面板数据和分位数与分布效应。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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含固定效应的面板删失分位数回归估计
- 研究问题
- 当面板分位数回归存在删失、个体参数众多且协变量可能与未观测个体异质性相关时，如何构造适用的估计方法？
- 方法与思路
- 作者先以参数或非参数方法选择观测子集，再在子集上实施固定效应分位数回归，并在联合极限下推导估计量分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章提出新的估计量并给出极限分布，通过蒙特卡洛评估小样本表现，应用于民权法案与黑白收入差距研究。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制、子集选择规则及选择误差的影响，明确个体数与时间维度的联合极限，并检查政策应用的识别设计。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；摘要未说明联合极限的具体速率，也未给出政策效应或因果识别条件。
原文摘要
This article investigates estimation of censored quantile regression (QR) models with fixed effects. Standard available methods are not appropriate for estimation of a censored QR model with a large number of parameters or with covariates correlated with unobserved individual heterogeneity. Motivated by these limitations, the article proposes estimators that are obtained by applying fixed effects QR to subsets of observations selected either parametrically or nonparametrically. We derive the limiting distribution of the new estimators under joint limits, and conduct Monte Carlo simulations to assess their small sample performance. An empirical application of the method to study the impact of the 1964 Civil Rights Act on the black–white earnings gap is considered. Supplementary materials for this article are available online.