Bias-Corrected Common Correlated Effects Pooled Estimation in Dynamic Panels
动态面板中的偏误校正共同相关效应合并估计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：摘要明确以动态面板为方法对象，并将其用于温度冲击对总产出增长的影响估计，直接对应宏观面板方向。
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动态面板中的偏误校正共同相关效应合并估计
- 研究问题
- 在时间维度固定的同质动态面板中，如何修正共同相关效应合并估计的偏误，并保持横截面样本增大时的一致性？
- 方法与思路
- 作者将共同相关效应合并估计扩展至同质动态面板，并进行偏误校正；模型需加入足够多的横截面均值及其滞后项。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在加入足够多均值及滞后项后，校正估计在时间维度固定或增大时随横截面维度增大一致；模拟显示偏误和方差改善。
- 阅读关注点
- 重点核对同质性要求、横截面均值及滞后项的数量条件、固定时间维度下的校正推导，以及温度冲击应用的模型设定。
- 阅读边界
- 摘要未说明完整的一致性条件、所需滞后阶数与温度冲击的识别方式；模拟中的偏误和方差改善不能视为普遍保证。
原文摘要
This article extends the common correlated effects pooled (CCEP) estimator to homogenous dynamic panels. In this setting, CCEP suffers from a large bias when the time span (T) of the dataset is fixed. We develop a bias-corrected CCEP estimator that is consistent as the number of cross-sectional units (N) tends to infinity, for T fixed or growing large, provided that the specification is augmented with a sufficient number of cross-sectional averages, and lags thereof. Monte Carlo experiments show that the correction offers strong improvements in terms of bias and variance. We apply our approach to estimate the dynamic impact of temperature shocks on aggregate output growth.