Estimation of linear dynamic panel data models with time‐invariant regressors
含时间不变解释变量的线性动态面板模型估计AI 解读 ↓
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含时间不变解释变量的线性动态面板模型估计
- 研究问题
- 在动态 Hausman–Taylor 面板模型中，如何兼顾时变与时间不变解释变量的估计，并降低联合估计对模型误设的敏感性？
- 方法与思路
- 作者先估计时变解释变量的系数，再将第一阶段残差对时间不变变量回归，并推导正确推断所需的解析标准误调整。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两阶段程序更耐受模型误设，允许灵活选择首阶段估计量并简化过度识别检验；另以模拟及美国对外直接投资应用评估。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对两阶段各自的识别与工具变量条件、首阶段估计误差如何进入标准误，以及误设稳健性的适用范围和模拟设计。
- 阅读边界
- 摘要未列明外生性划分、工具变量及误设类型，也未给出模拟数值；其稳健性表述不能据此扩展为对任意模型误设都有效。
原文摘要
Summary We present a sequential approach to estimating a dynamic Hausman–Taylor model. We first estimate the coefficients of the time‐varying regressors and subsequently regress the first‐stage residuals on the time‐invariant regressors. In comparison to estimating all coefficients simultaneously, this two‐stage procedure is more robust against model misspecification, allows for a flexible choice of the first‐stage estimator, and enables simple testing of the overidentifying restrictions. For correct inference, we derive analytical standard error adjustments. We evaluate the finite‐sample properties with Monte Carlo simulations and apply the approach to a dynamic gravity equation for US outward foreign direct investment.