ログイン
Language:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. Research & Education Resources
  2. 070 Working Papers = ワーキングペーパー
  3. Hi-Stat Discussion paper series

Efficient GMM Estimation of Dynamic Panel Data Models Where Large Heterogeneity May Be Present

http://hdl.handle.net/10086/13689
http://hdl.handle.net/10086/13689
e94be8cd-6cb8-420b-8206-080824a6e06e
名前 / ファイル ライセンス アクション
D05-130.pdf D05-130.pdf (336074 bytes)
アイテムタイプ デフォルトアイテムタイプ(フル)その2(1)
公開日 2017-05-20
タイトル
タイトル Efficient GMM Estimation of Dynamic Panel Data Models Where Large Heterogeneity May Be Present
言語 en
作成者 早川, 和彦

× 早川, 和彦

en Hayakawa, Kazuhiko
kakenhi Hitotsubashi University 12613

ja 早川, 和彦

ja-Kana ハヤカワ, カズヒコ

Search repository
寄与者
寄与者タイプ Editor
姓名 社会科学における統計分析拠点構築 = Research Unit for Statistical Analysis in Social Sciences
言語 en
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
主題
主題Scheme Other
主題 Dynamic panel data
主題
主題Scheme Other
主題 many instruments
主題
主題Scheme Other
主題 generalized method of moments estimator
主題
主題Scheme Other
主題 unobservable large heterogeneity
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This paper addresses the many instruments problem, i.e. (1) the trade-off between the bias and the efficiency of the GMM estimator, and (2) inaccuracy of inference, in dynamic panel data models where unobservable heterogeneity may be large. We find that if we use all the instruments in levels, although the GMM estimator is robust to large heterogeneity, inference is inaccurate. In contrast, if we use the minimum number of instruments in levels in the sense that we use only one instrument for each period, the performance of the GMM estimator is heavily affected by the degree of heterogeneity, that is, both the asymptotic bias and the variance are proportional to the magnitude of heterogeneity. To address this problem, we propose a new form of instruments that are obtained from the so-called backward orthogonal deviation transformation. The asymptotic analysis shows that the GMM estimator with the minimum number of new instruments has smaller asymptotic bias than the estimators typically used such as the GMM estimator with all instruments in levels, the LIML estimators and the within-groups estimators, while the asymptotic variance of the proposed estimator is equal to the lower bound. Thus both the asymptotic bias and the variance of the proposed estimators become small simultaneously. Simulation results show that our new GMM estimator outperforms the conventional GMM estimator with all instruments in levels in term of the RMSE and in terms of accuracy of inference. An empirical application with Spanish firm data is also provided.
言語 en
出版者
出版者 Institute of Economic Research, Hitotsubashi University
日付
日付 2006-01
日付タイプ Issued
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
関連情報
関連タイプ isPartOf
関連名称 Hi-Stat Discussion paper series ; No. d05-130
関連情報
識別子タイプ URI
関連識別子 http://21coe.ier.hit-u.ac.jp/english/index.html
ページ数
ページ数 49
Sponsorship
値 21世紀COEプログラム = 21st-Century COE Program
JEL
値 C23
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-02-20 06:54:56.100479
Show All versions

Share

Share
tweet

Cite as

Other

print

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX
  • ZIP

コミュニティ

確認

確認

確認


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3