GMM-lev 估计与个体异质性：蒙特卡洛证据与实证应用
计量经济学
2023-12-14 v2
摘要
我们提出了一种新的估计量 CRE-GMM，它在广义矩估计(GMM)框架内利用相关随机效应(CRE)方法，具体应用于水平方程，即 GMM-lev。其优势在于利用所有可用信息估计可测的时不变协变量的效应。这在应用于每一期取一阶差分后方程的 GMM-dif 中是不可能的，而 GMM-sys 仅增加了一期水平方程，因而利用的信息很少。GMM-lev 通过隐含一个包含个体异质性与冲击的双成分误差项，使解释变量面临可能的双重内生性。例如，若工具变量与个体特定误差成分相关，实际持续性的估计可能存在偏误。CRE-GMM 处理了双重内生性，捕捉了初始条件并改善了推断。针对不同面板类型及不同双重内生性假设下的蒙特卡洛模拟显示了我们方法的优势。关于生产与研发(R&D)的实证应用有助于阐明使用 CRE-GMM 的优势。
引用
@article{arxiv.2312.00399,
title = {GMM-lev estimation and individual heterogeneity: Monte Carlo evidence and empirical applications},
author = {Maria Elena Bontempi and Jan Ditzen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.00399},
year = {2023}
}