Consistent estimation of linear panel data models with measurement error
含测量误差线性面板模型的一致估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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含测量误差线性面板模型的一致估计
- 研究问题
- 线性面板回归的解释变量存在测量误差时，如何利用面板结构及变量分布特征形成内部矩条件，以纠正向零偏差？
- 方法与思路
- 作者考察三类矩条件来源：方程误差协方差限制、解释变量非零三阶矩，以及误测变量与无误差变量关系中的异方差和非线性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要说明面板环境可提供支持一致估计的工具变量，并比较三类矩条件构造途径；模拟中这些方法表现良好。
- 阅读关注点
- 应核对每类矩条件所需的误差相关限制和变量分布条件、工具变量的相关性，以及不同方法在弱识别情形下的表现。
- 阅读边界
- 仅据RePEc所载出版社摘要，完整条件及模拟数值未说明；摘要中的向零偏差和一致性结论不能推广至任意测量误差面板模型。
原文摘要
Measurement error causes a bias towards zero when estimating a panel data linear regression model. The panel data context offers various opportunities to derive instrumental variables allowing for consistent estimation. We consider three sources of moment conditions: (i) restrictions on the covariance matrix of the errors in the equations, (ii) nonzero third moments of the regressors, and (iii) heteroskedasticity and nonlinearity in the relation between the error-ridden regressor and another, error-free, regressor. In simulations, these approaches appear to work well.