Panel data models with multiple time-varying individual effects
具有多个时变个体效应的面板数据模型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：摘要明确研究大截面、固定时间期数且个体效应与回归变量相关的面板模型。
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…
具有多个时变个体效应的面板数据模型
- 研究问题
- 在截面单位很多、时间期数固定且个体效应随时间变化时，如何同时识别和估计效应数量与回归系数？
- 方法与思路
- 作者将与回归变量相关的未观测个体效应设为因子结构，提出 GMM 程序联合估计效应数量和系数，并讨论识别问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该程序可一致估计真实个体效应数量及回归系数，模拟显示估计可靠；摘要未给出识别条件和误差数值。
- 阅读关注点
- 应核对固定时间维度下的识别限制、有效矩条件、效应数量选择规则，以及数量估计对系数推断和模拟表现的影响。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断可识别效应数量的范围、因子结构限制及可靠性的量化程度；结论需结合完整模型条件。
原文摘要
This paper considers a panel data model with time-varying individual effects. The data are assumed to contain a large number of cross-sectional units repeatedly observed over a fixed number of time periods. The model has a feature of the fixed-effects model in that the effects are assumed to be correlated with the regressors. The unobservable individual effects are assumed to have a factor structure. For consistent estimation of the model, it is important to estimate the true number of individual effects. We propose a generalized methods of moments procedure by which both the number of individual effects and the regression coefficients can be consistently estimated. Some important identification issues are also discussed. Our simulation results indicate that the proposed methods produce reliable estimates.