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未知不可观测因子数的面板模型的参数级联：在信贷利差难题中的应用

作者

上市的：
  • 瓦利德·巴达
  • 阿洛伊斯·奈普

摘要

将用于估计具有不可观测因子结构的面板模型的迭代最小二乘法扩展到因子数量先验未知的情况。该估计算法优化了一个惩罚最小二乘目标函数，以迭代层次顺序与其余模型参数联合估计因子维数。蒙特卡罗实验表明，在数据的许多配置中，与使用外部选择的因子维计算可行的迭代最小二乘估计量相比，这种改进提供了更有效的MSE估计。将该方法应用于信贷利差之谜问题，结合观察到的信贷风险和非流动性风险的影响，估计缺失风险因素的空间。

建议引用

  • 巴达、瓦利德和科奈普，阿洛伊斯，2014年。"未知不可观测因子数的面板模型的参数级联：在信贷利差难题中的应用,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第76卷（C），第95-115页。
    • 手柄：RePEc:eee:csdana:v:76:y:2014:i:c:p:95-115
    内政部：10.1016/j.csda.2013.11.007
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    引文

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