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网络和面板数据的非线性因子模型

作者

上市的：
  • 陈明丽（Mingli Chen）

    （财政研究与华威学院）

  • 伊万·费尔南德斯·瓦尔

    （财政研究所和波士顿大学）

  • 马丁·韦德纳

    （伦敦大学学院财政研究所）

摘要

因子结构或交互效应是将潜在变量纳入面板数据模型的便利工具。我们考虑不可观测项中具有因子结构的非线性面板单指数模型的固定效应估计，其中包括logit、probit、有序probit和Poisson规范。我们建立了当面板的两个维度变大时，模型参数和平均部分效应的固定效应估计量具有正态分布，但可能会受到附带参数偏差的影响。我们展示了如何应用具有因子结构的模型来捕获网络数据的重要特征，如互易性、程度异质性、潜在变量的同质性和聚类。我们用一个实证例子说明了这种适用性，即使用具有多因素的泊松模型估计国家间国际贸易的重力方程。

建议引用

  • Mingli Chen、Ivan Fernandez-Val和Martin Weidner，2019年。"网络和面板数据的非线性因子模型,"CeMMAP工作文件CWP18/19，财政研究所微观数据方法与实践中心。
    • 手柄：RePEc:ifs:cemmap:18/19
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    IDEAS上列出的参考文献

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    关键词

    面板数据;网络数据;交互式固定效果;因子模型;偏差校正;附带参数问题;重力方程;
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    • 第13页-数学和定量方法--计量经济学和统计方法和方法论：总则--估计：总则
    • 第23页-数学与定量方法——单方程模型；单变量面板数据模型；时空模型

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