Estimation of Heterogeneous Panel Data Models With Mixed Sampling Frequencies
混合采样频率异质面板模型的估计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：摘要核心是面板模型中聚合权重、斜率异质性及相关随机效应估计。
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…
混合采样频率异质面板模型的估计
- 研究问题
- 当聚合权重和斜率均具有个体异质性，且异质性可能与协变量相关时，混合频率面板模型应如何估计？
- 方法与思路
- 作者分析额外归一化下均值组估计的性质，并提出广义Mundlak相关随机效应估计，讨论极高频协变量的实现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称均值组斜率估计一致且渐近正态，但权重估计有偏；另提出替代估计方法，并重考温度波动对经济增长的影响。
- 阅读关注点
- 应核对归一化如何区分权重与斜率、权重偏差来源、Mundlak规格的充分性，以及高频维度如何影响估计和推断。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref版本摘要；增长应用的因果识别、具体渐近条件和有限样本结果未说明，不能推断后续刊本变化。
原文摘要
ABSTRACT This paper studies heterogeneous mixed‐frequency panel data models, focusing on linear specifications that allow heterogeneity in both aggregation weights and slope coefficients. To address potential correlations between the heterogeneity and the covariates, we first show that, under additional normalization conditions, the mean‐group estimator delivers consistent and asymptotically normal slope estimates but biased weights estimators. As an alternative, we propose a correlated random effects estimator using a generalized Mundlak specification. We further discuss the implementation of these two estimators when covariates are observed at substantially higher sampling frequencies. Monte Carlo simulations are conducted to assess their finite‐sample properties. As an empirical illustration, we revisit the impact of temperature fluctuations on economic growth using the proposed framework.