Theory and methods of panel data models with interactive effects
具有交互效应的面板数据模型：理论与方法AI 解读 ↓
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具有交互效应的面板数据模型：理论与方法
- 研究问题
- 在解释变量与未观测交互效应相关、通常组内估计不一致的面板模型中，如何进行一致估计及有效统计推断？
- 方法与思路
- 作者采用最大似然估计并发展其推断理论，还将模型扩展至时间不变与截面不变解释变量，允许对应系数异质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了估计量的一致性、收敛速度和极限分布，并通过模拟说明实现方法及其性质，扩展了模型的变量设置。
- 阅读关注点
- 应核对交互效应的识别与归一化、截面和时间维度的渐近安排，以及异质系数扩展中的估计条件和效率比较依据。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未说明具体似然假设、渐近条件与模拟数值。
原文摘要
This paper considers the maximum likelihood estimation of panel data models with interactive effects. Motivated by applications in economics and other social sciences, a notable feature of the model is that the explanatory variables are correlated with the unobserved effects. The usual within-group estimator is inconsistent. Existing methods for consistent estimation are either designed for panel data with short time periods or are less efficient. The maximum likelihood estimator has desirable properties and is easy to implement, as illustrated by the Monte Carlo simulations. This paper develops the inferential theory for the maximum likelihood estimator, including consistency, rate of convergence and the limiting distributions. We further extend the model to include time-invariant regressors and common regressors (cross-section invariant). The regression coefficients for the time-invariant regressors are time-varying, and the coefficients for the common regressors are cross-sectionally varying.