A NEW PANEL DATA TREATMENT FOR HETEROGENEITY IN TIME TRENDS
面板数据中时间趋势异质性的新估计方法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：摘要明确研究面板模型中的截面特有时间趋势与异质性估计。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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面板数据中时间趋势异质性的新估计方法
- 研究问题
- 如何在面板模型中估计各截面单位不同的时间趋势，并用较少的共同函数刻画一般形式的时间异质性？
- 方法与思路
- 作者提出与主成分分析相关的半参数方法，从数据中提取少量共同函数，用于估计截面单位特有的时变趋势。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法可估计一般形式的异质时间趋势，并用于随机前沿中的时变技术效率及美国银行业生产率分析。
- 阅读关注点
- 应核对共同函数与个体趋势的识别、函数数量的选择，以及趋势估计如何与随机前沿中的技术效率估计衔接。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 版本摘要，无法判断识别条件、模拟优势与银行业结果；摘要未说明这些细节或其他版本变化。
原文摘要
This paper introduces a new estimation method for arbitrary temporal heterogeneity in panel data models. The paper provides a semiparametric method for estimating general patterns of cross-sectional specific time trends. The methods proposed in the paper are related to principal component analysis and estimate the time-varying trend effects using a small number of common functions calculated from the data. An important application for the new estimator is in the estimation of time-varying technical efficiency considered in the stochastic frontier literature. Finite sample performance of the estimators is examined via Monte Carlo simulations. We apply our methods to the analysis of productivity trends in the U.S. banking industry.