Shrinkage estimation of dynamic panel data models with interactive fixed effects
交互固定效应动态面板模型的收缩估计AI 解读 ↓
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交互固定效应动态面板模型的收缩估计
- 研究问题
- 在具有交互固定效应的线性动态面板中，如何同时选择相关解释变量与共同因子数量，并估计保留下来的非零斜率参数？
- 方法与思路
- 作者基于斜率和因子的初步估计，采用自适应组LASSO同步选择解释变量与因子并进行收缩估计，随后开展模拟和增长应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法可一致选择相关变量与因子，非零斜率估计具有某种预言性质；经济增长应用选择了三个共同不可观测因子。
- 阅读关注点
- 应核对动态面板中的内生性处理、初始估计和因子识别条件、组惩罚设定，以及预言性质的范围和增长应用的稳健性。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，具体理论条件和效应数值未说明；增长应用中政府消费、投资与滞后增长的方向不能直接视为因果结论。
原文摘要
We consider the problem of determining the number of factors and selecting the proper regressors in linear dynamic panel data models with interactive fixed effects. Based on the preliminary estimates of the slope parameters and factors a la Bai (2009) and Moon and Weidner (2015), we propose a method for simultaneous selection of regressors and factors and estimation through the method of adaptive group Lasso (least absolute shrinkage and selection operator). We show that with probability approaching one, our method can correctly select all relevant regressors and factors and shrink the coefficients of irrelevant regressors and redundant factors to zero. Further, we demonstrate that our shrinkage estimators of the nonzero slope parameters exhibit some oracle property. We conduct Monte Carlo simulations to demonstrate the superb finite-sample performance of the proposed method. We apply our method to study the determinants of economic growth and find that in addition to three common unobserved factors selected by our method, government consumption share has negative effects, whereas investment share and lagged economic growth have positive effects on economic growth.