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动态面板模型的间接推断

作者

上市的：
  • 克里斯蒂安·古里©鲁克斯

    （SMU）

  • 彼得·菲利普斯
  • 于军（Jun Yu）

摘要

众所周知，在固定时间序列样本量（T）和大截面样本量（N）渐近条件下，具有固定截面的动态面板数据模型的自回归参数的最大似然（ML）估计是不一致的。当T很小且自回归参数接近一时，估计偏差在实际应用中尤其重要。本文提出了一种基于间接推理（Gouriroux et al.，1993）的通用、计算成本低廉的偏差减少方法，显示了无偏性并分析了效率。该方法在一个简单的线性动态面板模型中实现，但具有更广泛的适用性，例如，可以很容易地扩展到更复杂的框架，如非线性模型。蒙特卡罗研究表明，所提出的方法在方差轻微增加的情况下实现了显著的偏差减少，从而大大减少了均方根误差。将该方法与文献中提出的某些一致估计量和偏差修正ML估计量进行了比较，结果表明，该方法的样本性质优于GMM和Hahn和Kuersteiner（2002）的偏差修正ML。将有限样本性能与Han和Phillips（2005）最近提出的估计值进行了比较。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:eab:develo:22421
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    IDEAS上列出的参考文献

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    关键词

    自回归;减少偏差;动态面板;
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