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短期固定效应动态面板数据模型的最大似然估计

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提出了一种估计固定效应动态面板数据模型的变换似然方法。给出了外生变量数据生成过程的条件，以解决？附带参数？。提出了最大似然估计（MLE）和最小距离估计（MDE）。这两种估计都被证明是一致的，并且比工具变量（IV）或广义矩量法（GMM）估计的渐近效率更高。建议使用豪斯曼类型规范检验来检验外生变量数据生成过程中的固定与随机效应规范或条件。蒙特卡罗研究用于评估MLE、MDE、IV和GMM的有限样本特性。结果表明，在估计量的偏差或均方根误差以及检验统计量的大小和威力方面，似然方法似乎主导了GMM方法。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:cam:camdae:9826
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