彼得·詹森（Peter S.Jensen）。;艾伦·韦尔茨。 估计高维线性模型中变量的影响。 （英语） Zbl 1521.62114号 经济。J。 15，第2期，325-357（2012）; 勘误表同上，第15号，第3，535（2012）。 小结：在一些实证研究（例如增长经验）中遇到的一个问题是，与观察数相比，解释变量的潜在数量很大。这使得为确定感兴趣的变量是否有影响而对所有变量施加条件变得不可行。我们假设该效应在无条件力矩限制规定的高维线性模型中确定。我们提出了一种新的方法，当感兴趣的变量是独立于排除变量的条件平均值时，该方法提供了一致的效果估计。当排除的变量不能解释结果时，现有方法是一致的，但在条件平均独立性假设下是不一致的。我们还证明了新方法在蒙特卡罗研究中具有良好的性能。 引用于1审查 MSC公司： 62J05型 线性回归；混合模型 62F03型 参数假设检验 62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断） 62第20页 统计学在经济学中的应用 关键词：效果估计;高维数据;型号选择;稳健性 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.S.Jensen}和\textit{A.H.Würtz}，经济。J.15，No.2，325--357（2012；Zbl 1521.62114） 全文： 内政部