IV estimation of panels with factor residuals
具有因子残差的面板模型工具变量估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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具有因子残差的面板模型工具变量估计
- 研究问题
- 当面板回归变量弱外生或内生，残差又包含多因子结构时，如何处理工具变量与因子成分的相关性以获得可靠估计？
- 方法与思路
- 作者引入新参数刻画工具变量与残差因子成分之间的不可观测协方差，在横截面规模较大时估计这些参数并构造 IV 方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法提供一致且渐近有效的估计，并研究识别和估计问题；模拟中，在多个参数配置下得到可靠的参数估计。
- 阅读关注点
- 应核对新增协方差参数为何可识别、工具变量需要满足哪些条件、N 与 T 的渐近设定，以及有效性比较所针对的基准。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要；因子数、识别限制和模拟误差未具体说明，不能推广至任意内生面板模型，也不推断版本变化。
原文摘要
This paper proposes a new instrumental variables approach for consistent and asymptotically efficient estimation of panel data models with weakly exogenous or endogenous regressors and residuals generated by a multi-factor error structure. In this case, the standard dynamic panel estimators fail to provide consistent estimates of the parameters. The novelty of our approach is that we introduce new parameters to represent the unobserved covariances between the instruments and the factor component of the residual; these parameters are estimable when N is large. Some important estimation and identification issues are studied in detail. The finite sample performance of the proposed estimators is investigated using simulated data. The results show that the method produces reliable estimates of the parameters over several parameterisations.