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Determining individual or time effects in panel data models

机译：确定面板数据模型中的个体或时间效应

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In this paper we propose a jackknife method to determine individual and time effects in linear panel data models. We first show that when both the serial and cross-sectional correlations among the idiosyncratic error terms are weak, our jackknife method can pick up the correct model with probability approaching one (w.p.a.1). In the presence of moderate or strong degree of serial correlation, we modify our jackknife criterion function and show that the modified jackknife method can also select the correct model w.p.a.1. We conduct Monte Carlo simulations to show that our new methods perform remarkably well in finite samples. We apply our methods to study (i) the crime rates in North Carolina, (ii) the determinants of saving rates across countries, and (iii) the relationship between guns and crime rates in the U.S. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：在本文中，我们提出了杰克方法来确定线性面板数据模型中的个体和时间效应。 我们首先表明，当特质误差术语之间的串行和横截面相关性较弱时，我们的jackknife方法可以通过接近一个（w.p.a.1）的概率来拾取正确的模型。 在存在中度或强度的串行相关性的情况下，我们修改了我们的jackknife标准功能，并显示改进的jackknife方法也可以选择正确的w.p.a.1的型号。 我们进行Monte Carlo模拟，以表明我们的新方法在有限的样本中表现出非常好。 我们将方法应用于学习（i）北卡罗来纳州的犯罪率，（ii）在各国储蓄的决定因素，（iii）美国（c）2019年欧姆维尔bv的枪支和犯罪率之间的关系 。

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