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【王雅琦】Inference in Partially Identified Panel Data Models with Interactive Fixed Effects

[发布日期]:2024-04-02  [浏览次数]:

suncitygroup太阳新城王雅琦副教授和苏良军教授(清华大学)和洪圣杰副教授 (中国人民大学) 合作撰写的论文“Inference in Partially Identified Panel Data Models with Interactive Fixed Effects” 2024年2月于计量经济学理论国际一流期刊Econometric Theory在线发表。

近年来,引入交互固定效应成为在实证研究中被广泛使用的面板数据建模手段,原因如下:(i)相较单维度的个体或时间效应,交互固定效应能更灵活地刻画个体异质性(heterogeneity)、进而在一定程度上缓解研究者对工具变量的依赖;(ii)引入交互固定效应是目前针对呈现出较强横截面相依性(cross-sectional dependence)类型的面板数据的主要建模手段。

本研究的主要贡献在于将交互固定效应模型的应用条件放宽,允许进行局部识别,并进一步考虑内生解释变量的存在。具体而言,本研究的创新之处包括:(i)在一些规范化规则下,能够有效处理高维参数向量的因子载荷,并指定一组仅涉及有限维因子参数和无限维非参数组成部分的条件矩限制。(ii) 提出了一种适用于大规模N和固定T的面板数据分析方法(适用于多种企业或家庭调查面板数据)。未来,通过引入一些松弛参数,可以将当前的理论框架扩展到条件矩不等式模型,从而极大地拓宽当前研究的范围。我们将这些扩展留给未来的研究进一步探讨。


撰稿:王雅琦

审核:彭俞超



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