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Semiparametric estimation of generalized transformation panel data models with nonstationary error

机译：具有非视野误差的广义转换面板数据模型的半游戏估计

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Early studies of the generalized transformation panel data model resorted to the identical marginal distribution of the error term over time. This stationarity condition is restrictive for many applications, especially as the number of time periods increases. This paper considers nonstationary censored generalized transformation panel data models where the idiosyncratic error has an unknown nonseparable form and admits a flexible relationship between the observable and the unobservable. We propose an estimation method, and establish the consistency and asymptotic normality for the proposed estimator. Simulation results illustrate the good performance of our estimator in a finite sample. We apply the proposed method to bilateral trade issues of the U.S.A. and foreign countries.
机译：广义转换面板数据模型的早期研究采用了误差术语的相同边缘分布随时间。这种具有许多应用的实体性条件是限制性的，特别是随着时间段的增加而增加。本文考虑了非视野审查的广义转换面板数据模型，其中特质误差具有未知的不可分离的形式，并承认可观察到的可观察者和不可观察的柔性关系。我们提出了一种估算方法，并为提出的估算者确定了一致性和渐近常态。仿真结果说明了我们在有限样本中估算器的良好性能。我们将拟议的方法应用于U.S.A.和外国的双边贸易问题。

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