Estimation of Linear Models with Time and Cross-Sectionally Varying Coefficients
系数随时间与截面变化的线性模型估计AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确使用时间序列截面数据，并区分个体异质性和个体随时间变化的系数，直接对应面板数据。
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…
关注这篇论文的作者
系数随时间与截面变化的线性模型估计
- 研究问题
- 在由连续截面构成的数据中，若回归系数同时存在个体差异和时间变化，其前两阶矩估计何时具有一致性与渐近正态性？
- 方法与思路
- 作者沿用既有系数分解，将系数表示为共同均值、随个体和时间变化的随机项，以及仅随个体变化的随机项之和。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出了若干条件，使此前研究提出的系数前两阶矩估计量具有弱一致性和渐近正态性。
- 阅读关注点
- 应核对随机系数各分量的协方差及依赖设定、样本维度的渐近方式，以及本文条件与此前估计量构造之间的衔接。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要解读。摘要未列出具体条件或估计公式，不能推断任意面板依赖结构下均具有所述性质。
原文摘要
In an earlier article (Swamy and Mehta 1975), we formulated a particular decomposition for the coefficient vector in a relationship to be estimated from a time series of cross sections. Specifically, we expressed the coefficient vector as the sum of a common mean vector and two random vectors. One of these random vectors differs among individuals both at a point in time and through time, while the other differs among individuals only. In this article, we state some conditions under which the estimators of the first two moments of the coefficient vector developed in Swamy and Mehta (1975) are weakly consistent and asymptotically normal.