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Panel data analysis with heterogeneous dynamics

机译：具有异构动态的面板数据分析

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This paper proposes a model-free approach to analyze panel data with heterogeneous dynamic structures across observational units. We first compute the sample mean, autocovariances, and autocorrelations for each unit, and then estimate the parameters of interest based on their empirical distributions. We then investigate the asymptotic properties of our estimators using double asymptotics and propose split-panel jackknife bias correction and inference based on the cross-sectional bootstrap. We illustrate the usefulness of our procedures by studying the deviation dynamics of the law of one price. Monte Carlo simulations confirm that the proposed bias correction is effective and yields valid inference in small samples. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：本文提出了一种无模型方法来分析面板数据，通过观察单元的异质动态结构分析。 我们首先计算每个单元的样本意味着，自动援助和自相关，然后根据其经验分布估计利息参数。 然后，我们使用双渐关节探讨我们估算器的渐近性质，并根据横截面自举，提出分裂面板千刀偏置校正和推理。 我们通过研究一个价格法律的偏差动态来说明我们程序的有用性。 蒙特卡罗模拟确认所提出的偏置校正是有效的，并在小型样本中产生有效推断。 （c）2019年Elsevier B.V.保留所有权利。

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