Semiparametric trending panel data models with cross-sectional dependence
具有截面相关性的半参数趋势面板模型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：摘要明确提出固定效应面板模型，并讨论截面相关及 N、T 双重渐近，最直接对应面板数据方法。
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…
具有截面相关性的半参数趋势面板模型
- 研究问题
- 在解释变量与残差均存在截面相关时，如何估计面板数据中的非线性时间趋势和固定效应模型参数，并建立相应渐近分布？
- 方法与思路
- 作者提出半参数固定效应模型，以第一阶段局部线性拟合为基础构造合并剖面似然虚拟变量估计，并在 N、T 同时增长下分析极限。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，参数估计与趋势估计分别具有根号 NT 和根号 NTh 收敛率，并给出渐近分布、两个模拟例子及 CPI 和投入产出数据应用。
- 阅读关注点
- 应核对允许的截面相关形式、N 与 T 的增长关系、带宽 h 的条件，以及固定效应处理对参数和趋势估计的影响。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，不能判断截面相关限制、带宽选择和模拟误差；所列收敛率依赖的完整条件及应用结论均未说明。
原文摘要
A semiparametric fixed effects model is introduced to describe the nonlinear trending phenomenon in panel data analysis and it allows for the cross-sectional dependence in both the regressors and the residuals. A pooled semiparametric profile likelihood dummy variable approach based on the first-stage local linear fitting is developed to estimate both the parameter vector and the nonlinear time trend function. As both the time series length T and the cross-sectional size N tend to infinity, the resulting estimator of the parameter vector is asymptotically normal with a root-(NT) convergence rate. Meanwhile, the asymptotic distribution for the nonparametric estimator of the trend function is also established with a root-(NTh) convergence rate. Two simulated examples are provided to illustrate the finite sample performance of the proposed method. In addition, the proposed model and estimation method are applied to a CPI data set as well as an input–output data set.