On time-varying panel data models with time-varying interactive fixed effects
具有时变交互固定效应的时变面板数据模型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：摘要使用美国州级失业率和名义工资研究菲利普斯曲线，并建模时变共同因子，直接对应宏观面板和因子模型。
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…
具有时变交互固定效应的时变面板数据模型
- 研究问题
- 当面板回归系数和交互固定效应的因子载荷均随时间平滑变化时，如何联合估计并检验不同来源的时变特征？
- 方法与思路
- 作者结合局部最小二乘与主成分方法联合估计系数、载荷及共同因子，进行系数偏差校正，并提出三个时变性检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立大截面、大时间维度下的极限分布、统一收敛及检验局部功效，并在美国州级菲利普斯曲线中发现时变行为。
- 阅读关注点
- 应核对平滑条件与带宽选择、因子和系数的识别规范化，以及偏差校正和三个检验分别对应何种时变来源。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，不能判断具体维度增长条件、检验功效或经济效应大小；州级应用的因果解释也未说明。
原文摘要
This paper introduces a time-varying (TV) panel data model with interactive fixed effects where both the coefficients and factor loadings are allowed to change smoothly over time. We propose a local version of the least squares and principal component method to estimate the TV coefficients, TV factor loadings, and common factors simultaneously. We provide a bias-corrected local least squares estimator for the TV coefficients and establish the limiting distributions and uniform convergence of the bias-corrected coefficient estimators, estimated factors, and factor loadings in the large N and large T framework. Based on the estimates, we propose three test statistics to gauge possible sources of TV features. We establish the limit null distributions and the asymptotic local power properties of our tests. Simulations are conducted to evaluate the finite sample performance of our estimates and tests. We apply our theoretical results to analyze the Phillips curve using the U.S. state-level unemployment rates and nominal wages, and document significant TV behavior in both the slope coefficient and factor loadings.