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马丁·舒曼;托马斯·塞韦里尼。;高塔姆特里帕西

得分和信息偏差在面板数据可能性中的作用。 （英语） Zbl 07704490号

J.经济。 235，第2期，1215-1238（2023）.
摘要：我们说明了为什么减少信息偏差可以提高小样本中基于似然估计量和置信区的性能，以及为什么它似乎对推断比估计更重要。本文中的见解有助于解释面板数据文献中的几个模拟发现。例如，我们可以解释一个有充分记录的现象，即仅仅减少分数偏差往往会减少估计器的有限样本方差，并提高小样本中置信区域的覆盖率，以及为什么置信区域基于条件（基于充分统计）即使在很短的面板中，可能性也可以有很好的覆盖率。我们还可以在中解释模拟结果[M.舒曼等，《经济学杂志》。223，第1号，73-95（2021年；Zbl 1471.62542号)]他们发现，在短面板中，基于同时为一阶分数和信息无偏的伪似然的估计量和置信区域比基于仅为一阶得分无偏的假似然的估计器和置信区域表现要好得多。

引用于1文件

理学硕士：

62至XX 统计
91至XX 博弈论、经济学、金融和其他社会和行为科学

关键词：

固定效应;海森偏差;信息偏差;面板数据似然;分数偏差

引文：

Zbl 1471.62542号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\文本{M.Schumann}等人，J.Econom。235，编号2，1215--1238（2023；Zbl 07704490）
全文： 内政部

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