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【24h】

Separating different individual effects in a panel data model

机译：在面板数据模型中分离不同的个体效果

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In this paper we consider a panel data model with individual effects that are arbitrarily correlated with the explanatory variables. The effects are composed as the sum of two different interpretable components, such as inefficiency versus heterogeneity in a production frontier setting, or ability versus socioeconomic background in an earnings function, or genetics versus environment in an epidemiological analysis. We wish to predict the two components separately. This is made possible by assuming that there are observables that are correlated with the first component but not with the second, and other observables that are correlated with the second component but not with the first. This can be true in terms of either simple correlations or partial correlations.
机译：在本文中，我们考虑了一个面板数据模型，该模型具有与解释变量任意相关的个体效应。这些影响由两个不同的可解释成分之和组成，例如生产前沿环境中的低效率与异质性，或收入函数中的能力与社会经济背景，或流行病学分析中的遗传与环境。我们希望分别预测这两个组成部分。通过假设存在与第一个成分相关但与第二个成分不相关的可观察物，以及其他与第二个成分相关但与第一个成分不相关的可观察物，则可以做到这一点。无论是简单相关还是部分相关，这都是正确的。

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