Heterogeneity and selection in dynamic panel data
动态面板数据中的异质性与选择AI 解读 ↓
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动态面板数据中的异质性与选择
- 研究问题
- 使用短期非平衡面板时，能否同时非参数识别状态动态、选择或退出规则及初始条件，并允许各部分具有非可分异质性？
- 方法与思路
- 作者利用代理变量识别完整数据生成过程：摘要区分T≥3时使用代理变量，以及T≥6时用额外时期在面板内部构造代理。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在其识别条件下，三个及以上时期配合代理变量可识别完整过程；六个及以上时期可以无需辅助变量完成识别。
- 阅读关注点
- 应核对代理变量的条件与内部构造方式、三个生成机制之间的限制，以及时期数量要求之外还需要哪些支持或识别条件。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，未核对其他版本；时期门槛不能单独视为充分条件，摘要未列出完整假设，也未说明具体估计程序。
原文摘要
The data generating process (DGP) for generic dynamic panel data consists of a law of state dynamics g, a selection or attrition rule h, and an initial condition F. I study nonparametric identifiability of this complete DGP (g,h,F) using short unbalanced panel data, allowing for nonseparability between observed states and unobserved heterogeneity in each of g, h and F. For T⩾3, the DGP is identified by using a proxy variable. For T⩾6, the three additional periods construct a proxy, and thus the DGP is identified without an auxiliary variable.