On the effect of mean-nonstationarity in dynamic panel data models
动态面板数据模型中均值非平稳性的影响AI 解读 ↓
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动态面板数据模型中均值非平稳性的影响
- 研究问题
- 均值非平稳如何影响动态面板的一阶差分 GMM，尤其当个体效应方差较大且数据持续性较强时，工具是否仍然弱？
- 方法与思路
- 作者分析均值非平稳下滞后因变量与工具变量的相关性，考察未消除个体效应如何增强工具并影响差分 GMM 的表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在个体效应方差显著大于扰动方差的所述情形下，差分 GMM 表现较好，持续性较强也不必然导致弱工具问题。
- 阅读关注点
- 应核对均值非平稳的定义、初始条件、工具有效性，以及个体效应进入相关性分析的方式和方差大小的比较标准。
- 阅读边界
- 摘要未给出方差比阈值、具体参数范围或表现指标；所述条件下工具增强，不能据此认定均值非平稳总能改善估计。
原文摘要
In this paper, we investigate the effect of mean-nonstationarity on the first-difference generalized method of moments (FD-GMM) estimator in dynamic panel data models. We find that when data is mean-nonstationary and the variance of individual effects is significantly larger than that of disturbances, the FD-GMM estimator performs quite well. We demonstrate that this is because the correlation between the lagged dependent variable and instruments gets larger owing to the unremoved individual effects, i.e., instruments become strong. This implies that, under mean-nonstationarity, the FD-GMM estimator does not always suffer from the weak instruments problem even when data is persistent.