Fixed- b asymptotics for panel models with two-way clustering
双向聚类面板模型的固定 b 渐近理论AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究线性面板的双向聚类方差估计和区间推断。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
双向聚类面板模型的固定 b 渐近理论
- 研究问题
- 对于线性面板中的双向聚类稳健方差估计，如何理解其组成，并利用固定 b 渐近理论及偏差修正改善区间推断？
- 方法与思路
- 作者将 CHS 方差估计量分解为三种常见估计量的线性组合，在横截面和时间维度共同增长下推导固定 b 极限并提出两种修正。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出原估计量、检验统计量及修正版本的固定 b 极限；模拟中偏差修正配合相应临界值改善覆盖概率。
- 阅读关注点
- 应核对固定 b 的定义、双向依赖与联合增长条件、偏差修正公式，以及极限临界值的计算和有限样本覆盖比较。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要；具体条件、覆盖改善幅度和实证结论未说明，不能推断修正在所有面板尺寸下都有效。
原文摘要
This paper studies a cluster robust variance estimator proposed by Chiang, Hansen and Sasaki (2024) for linear panels. First, we show algebraically that this variance estimator (CHS estimator, hereafter) is a linear combination of three common variance estimators: the one-way unit cluster estimator, the “HAC of averages” estimator, and the “average of HACs” estimator. Based on this finding, we obtain a fixed-b asymptotic result for the CHS estimator and corresponding test statistics as the cross-section and time sample sizes jointly go to infinity. Furthermore, we propose two simple bias-corrected versions of the variance estimator and derive the fixed-b limits. In a simulation study, we find that the two bias-corrected variance estimators along with fixed-b critical values provide improvements in finite sample coverage probabilities. We illustrate the impact of bias-correction and use of the fixed-b critical values on inference in an empirical example on the relationship between industry profitability and market concentration.