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Backward mean transformation in unit root panel data models

机译：单位根面板数据模型中的后向平均转换

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The effectiveness of an orthogonal to backward mean transformation is investigated in the context of a non-stationary panel data model. It is shown that the corresponding estimator is as efficient as Transformed Maximum Likelihood when the autoregressive parameter is equal to unity. Furthermore, a recently introduced bias-corrected version is almost as efficient as the Pooled Least Squares estimator. (c) 2021 The Author(s). Published by Elsevier B.V. This is an open access article under the CC BY license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
机译：在非稳定面板数据模型的背景下研究了正交与后向平均转换的有效性。 结果表明，当自回归参数等于统一时，相应的估计器与变换的最大可能性有效。 此外，最近引入的偏置校正版本几乎与池最小二乘估计器一样有效。 （c）2021提交人。 由elsevier b.v发布。这是CC的开放访问文章，许可证（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。

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