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动态面板数据模型和无模型推理中的错误规范

作者

上市的：
  • Ryo Okui先生

    （京都大学）

摘要

本文讨论了动态面板数据分析中的模型错误指定和无模型方法问题。我们主要审查了现有的结果，但也提供了几个新的结果。当动力学是齐次的时，我们证明了面板一阶自回归AR（1）模型的几种广泛使用的估计量收敛到一阶自相关，即使在错误指定的情况下也是如此。在异质性条件下，这些估计量收敛于一阶自协方差均值和方差的比值。我们还讨论了自方差的估计、面板AR（∞）模型的估计以及异质均值和自方差分布的估计。

建议引用

  • Ryo Okui，2017年。"动态面板数据模型和无模型推理中的错误规范,"日本经济评论《施普林格》，第68卷（3），第283-304页，9月。
    • 手柄：RePEc:spr:jecrev:v:68:y:2017:i:3:d:10.1111_jere.12080
    内政部：10.1111/jere.12080
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    1. Jan Kiviet&Milan Pleus&Rutger Poldermans，2017年。"动态微面板数据模型中各种GMM推理技术的准确性和效率,"计量经济学，MDPI，第5卷（1），第1-54页，3月。
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    11. Hugo Kruiniger，2008年。"协方差平稳面板AR（1）/单位根模型的最大似然估计和推断方法,"计量经济学杂志爱思唯尔，第144（2）卷，第447-464页，6月。
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