• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>The econometrics journal >Kernel estimation for panel data with heterogeneous dynamics
【24h】

Kernel estimation for panel data with heterogeneous dynamics

机译：具有异构动态的面板数据内核估计

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

This paper proposes nonparametric kernel-smoothing estimation for panel data to examine the degree of heterogeneity across cross-sectional units. We first estimate the sample mean, autocovariances, and autocorrelations for each unit and then apply kernel smoothing to compute their density functions. The dependence of the kernel estimator on bandwidth makes asymptotic bias of very high order affect the required condition on the relative magnitudes of the cross-sectional sample size (N) and the time-series length (T). In particular, it makes the condition on N and T stronger and more complicated than those typically observed in the long-panel literature without kernel smoothing. We also consider a split-panel jackknife method to correct bias and construction of confidence intervals. An empirical application illustrates our procedure.
机译：本文提出了面板数据的非参数内核平滑估计，以检查横截面积的异质性程度。我们首先估算每个单元的示例性意味着，自动援助和自相关，然后应用内核平滑以计算它们的密度函数。内核估计器对带宽的依赖性使得非常高的顺序的渐近偏差影响横截面样本大小（n）和时间序列长度（t）的相对幅度的所需条件。特别是，它使N和T的状况更强，并且比在没有内核平滑的长面板文献中通常观察到的条件。我们还考虑一个分裂面板的千刀方法来纠正偏见和置信区间的构建。实证应用程序说明了我们的程序。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号