論文の概要: Multidimensional Interactive Fixed-Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11691v1
• Date: Fri, 23 Sep 2022 16:11:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 17:38:56.385254
• Title: Multidimensional Interactive Fixed-Effects
• Title（参考訳）: 多次元インタラクティブ固定効果
• Authors: Hugo Freeman
• Abstract要約: 本稿では,3次元以上の多次元パネルデータに対する線形かつ付加的に分離可能なモデルについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies a linear and additively separable model for multidimensional panel data of three or more dimensions with unobserved interactive fixed effects. Two approaches are considered to account for these unobserved interactive fixed-effects when estimating coefficients on the observed covariates. First, the model is embedded within the standard two-dimensional panel framework and restrictions are derived under which the factor structure methods in Bai (2009) lead to consistent estimation of model parameters. The second approach considers group fixed-effects and kernel methods that are more robust to the multidimensional nature of the problem. Theoretical results and simulations show the benefit of standard two-dimensional panel methods when the structure of the interactive fixed-effect term is known, but also highlight how the group fixed-effects and kernel methods perform well without knowledge of this structure. The methods are implemented to estimate the demand elasticity for beer under a handful of models for demand.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元以上の多次元パネルデータに対する線形かつ付加的に分離可能なモデルについて検討する。 2つのアプローチは、観測された共変量に対する係数を推定する際に、観測されていない対話的固定効果を考慮に入れていると考えられる。 第一に、モデルは標準の2次元パネルフレームワークに埋め込まれており、制限はbai (2009) の因子構造メソッドがモデルパラメータの一貫した推定に繋がる下で導出される。 第二のアプローチは、問題の多次元の性質に対してより堅牢なグループ固定効果とカーネルメソッドを考えることである。 理論的な結果とシミュレーションは、対話型固定効果項の構造が知られている場合の標準的な2次元パネル法の利点を示すが、グループ固定効果とカーネル法は、この構造を知らずにどのように機能するかを強調する。 本手法は,ビールの需要弾力性を,需要に対する少数のモデルに基づいて推定する。

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