Estimation of heterogeneous autoregressive parameters with short panel data
利用短面板估计异质自回归参数的截面分布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：摘要直接使用短面板估计个体异质自回归参数，并应用于企业就业动态。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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利用短面板估计异质自回归参数的截面分布
- 研究问题
- 在每个个体只有较短时间序列时，如何恢复异质自回归参数的未知截面分布，并刻画企业就业调整速度的差异？
- 方法与思路
- 作者将已知时间序列数据生成核对未知自回归参数密度积分，构造面板似然，再通过最大化相应准则恢复该密度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出针对异质自回归参数分布的最大似然估计；企业就业动态应用中，作者发现就业调整速度在企业之间显著不同。
- 阅读关注点
- 应核对已知生成核的设定、未知密度的识别和实现方式，以及短面板下初始条件的处理与异质性结论的统计依据。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，未核对全文或其他版本；摘要未说明密度识别条件、估计收敛性质或就业调整速度的具体分布和数值。
原文摘要
This paper presents a maximum likelihood approach to estimation of cross sectional distributions of heterogeneous autoregressive (AR) parameters with short panel data. We construct a panel likelihood by integrating the unknown cross sectional density of heterogeneous AR parameters with respect to a known time-series data generating kernel. The solution to this extremal criterion recovers the unknown density of heterogeneous AR parameters. Applying our method to a model of employment dynamics with the firm-level data of Arellano and Bond (1991), we find that adjustment rates of employment are significantly heterogeneous across firms.