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具有多因素误差结构的大型异质面板的估计与推理

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上市的：
  • M.Hashem Pesaran先生

摘要

本文提出了一种新的方法来估计和推断具有多因素误差结构的面板数据模型，其中未观察到的公共因子（可能）与外部给定的个别特定回归变量相关，并且因子载荷随横截面单位而不同。提出的估计程序背后的基本思想是通过（加权）横截面聚集来过滤个别特定回归变量，这样，随着横截面尺寸（N）趋于无穷大，可以消除未观察到的公共因子的差异效应。估计程序的优点是，它可以通过应用于辅助回归的OLS进行计算，其中通过因变量和个体特定回归的（加权）横截面平均值来增加观察到的回归。本文讨论了两个不同但相关的问题：一个是关于个体特定回归变量的系数，另一个是关注假设为随机的个体系数的平均值。在这两种情况下，都提出了适当的估计量，称为共同相关效应（CCE）估计量，并在不同的正则性条件下导出了它们的渐近分布，即N¨м、T（时间序列维数）固定或N和T¨б（联合）。所提出的CCE均值组（CCEMG）估计量的一个重要特征是它对未观测到的公共因子（未知但固定）数量N和T¨б（联合）具有不变性。通过蒙特卡罗实验研究了各种集合估计量的小样本性质，验证了理论推导，并表明即使在N和T的相对较小的值下，集合估计量也具有普遍令人满意的小样本特性。

建议引用

  • M.Hashem Pesaran，2004年。"具有多因素误差结构的大型异质面板的估计与推理,"CESifo工作文件系列1331年，CESifo。
    • 手柄：RePEc:ces:ceswps:_1331
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