Multiplicative Panel Data Models Without the Strict Exogeneity Assumption
不要求严格外生性的乘法面板数据模型AI 解读 ↓
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不要求严格外生性的乘法面板数据模型
- 研究问题
- 对于含不可观测分量的乘法面板模型，如何在不要求解释变量严格外生的情况下估计参数，并允许滞后因变量和反馈关系？
- 方法与思路
- 作者基于条件均值假设提出矩估计方法，处理滞后因变量及有限分布滞后模型，并允许被解释变量反馈至未来解释变量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，估计方法具有稳健性，可用于计数、连续非负及二元结果；一般模型还可应用于某些非线性欧拉方程。
- 阅读关注点
- 应核对条件均值限制如何产生有效矩条件、不可观测分量如何处理，以及反馈、动态项和不同结果变量下的识别与估计条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；放松严格外生性不代表无需其他限制，具体矩条件和稳健性边界未说明，也不能推断版本变化。
原文摘要
This paper considers estimation of multiplicative, unobserved components panel data models without imposing a strict exogeneity assumption on the conditioning variables. The method of moments estimators proposed have significant robustness properties. They require only a conditional mean assumption and apply to models with lagged dependent variables and to finite distributed lag models with arbitrary feedback from the explained to future values of the explanatory variables. The model is particularly suited to nonnegative explained variables, including count variables, continuously distributed nonnegative outcomes, and even binary variables. The general model can also be applied to certain nonlinear Euler equations.