The effects of dynamic feedbacks on LS and MM estimator accuracy in panel data models
动态反馈对面板模型 LS 与矩估计精度的影响AI 解读 ↓
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动态反馈对面板模型 LS 与矩估计精度的影响
- 研究问题
- 在含个体效应、滞后因变量和反馈型解释变量的面板模型中，动态反馈及矩条件数量如何影响估计精度？
- 方法与思路
- 作者使用渐近展开分析若干最小二乘与矩估计量的偏差，并通过模拟考察反馈、异质性及矩条件数量的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称矩条件增多通常会提高矩估计偏差的数量级，且所比较方法在全部考察参数设定中没有统一占优者。
- 阅读关注点
- 应核对反馈变量的时序设定、各估计量使用的矩条件，以及渐近展开与小样本模拟之间的对应关系。
- 阅读边界
- 仅据所给作者／机构库版本摘要，未核对刊本变化；没有方法统一占优的结论限于所考察技术和参数组合，摘要未列出完整设计。
原文摘要
The finite sample behaviour is analysed of particular least squares (LS) and a range of (generalized) method of moments (MM) estimators in panel data models with individual effects and both a lagged dependent variable regressor and another explanatory variable. The latter may be affected by lagged feedbacks from the de- pendent variable too. Asymptotic expansions indicate how the order of magnitude of bias of MM estimators tends to increase with the number of moment condi- tions exploited. They also provide analytic evidence on how the bias of the various estimators depends on the feedbacks and on other model characteristics such as prominence of individual effects and correlation between observed and unobserved heterogeneity. Simulation results corroborate the theoretical findings and reveal that in small samples of models with dynamic feedbacks none of the techniques ex- amined dominates regarding bias and mean squared error over all parametrizations examined.