Fixed-b Asymptotics for Panel Models with Two-Way Clustering
双向聚类面板模型的固定 b 渐近理论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：摘要明确研究线性面板中的双向聚类方差估计及相关统计推断。
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双向聚类面板模型的固定 b 渐近理论
- 研究问题
- 在线性面板中，如何理解 CHS 聚类稳健方差估计量的组成，并利用固定 b 渐近理论与偏差修正改善检验和区间覆盖？
- 方法与思路
- 作者将 CHS 方差估计量分解为三类常见估计量的线性组合，在截面与时间维度共同增大时推导固定 b 极限及修正版本。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出两种简单偏差修正，并在模拟中发现其结合固定 b 临界值可改善有限样本覆盖率，另以行业数据说明推断影响。
- 阅读关注点
- 核对带宽比例 b 的定义、双向依赖与样本增长条件，以及修正后的方差性质、临界值获取方法和模拟覆盖率比较。
- 阅读边界
- 所据版本为 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或获期刊接收；摘要未给出极限分布、适用条件或覆盖率改善数值。
原文摘要
This paper studies a cluster robust variance estimator proposed by Chiang, Hansen and Sasaki (2024) for linear panels. First, we show algebraically that this variance estimator (CHS estimator, hereafter) is a linear combination of three common variance estimators: the one-way unit cluster estimator, the "HAC of averages" estimator, and the "average of HACs" estimator. Based on this finding, we obtain a fixed-$b$ asymptotic result for the CHS estimator and corresponding test statistics as the cross-section and time sample sizes jointly go to infinity. Furthermore, we propose two simple bias-corrected versions of the variance estimator and derive the fixed-$b$ limits. In a simulation study, we find that the two bias-corrected variance estimators along with fixed-$b$ critical values provide improvements in finite sample coverage probabilities. We illustrate the impact of bias-correction and use of the fixed-$b$ critical values on inference in an empirical example on the relationship between industry profitability and market concentration.