Bias in Regressions With a Lagged Dependent Variable
含滞后因变量回归中的估计偏差AI 解读 ↓
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含滞后因变量回归中的估计偏差
- 研究问题
- 当其他解释变量均外生时，滞后因变量系数的估计偏差如何随样本量、外生变量动态结构及其系数变化？
- 方法与思路
- 作者推导保留至 T⁻¹ 阶的偏差表达式，将其写成滞后系数、外生变量自回归结构及相应系数的非线性函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，除一般偏差表达式外，还刻画了可能出现的最大偏差，并指出该最大偏差与外生解释变量个数呈线性关系。
- 阅读关注点
- 应核对所用估计量、外生性定义与动态设定，尤其检查最大偏差的优化范围及 T⁻¹ 阶近似的适用条件。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；具体公式、估计量和参数范围未说明，不能据此计算偏差或判断偏差方向与校正效果。
原文摘要
We give an expression to order O( T -1 ), where T is the sample size, for bias to the estimated coefficient on a lagged dependent variable when all other regressors are exogenous. The general expression is a nonlinear function of the coefficient on the lagged dependent variable, the autoregressive structure of the exogenous variables, and the coefficients on the exogenous variables. The maximum bias that can arise is a linear function of the number of exogenous regressors in the estimating equation.