論文の概要: Linear multidimensional regression with interactive fixed-effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11691v4
• Date: Mon, 26 Aug 2024 02:33:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-28 01:37:08.532970
• Title: Linear multidimensional regression with interactive fixed-effects
• Title（参考訳）: インタラクティブな固定効果を用いた線形多次元回帰
• 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。 2つのアプローチは、係数を推定する際、これらの未観測のインタラクティブな固定効果を考慮に入れていると考えられる。 ビールの需要弾力性を推定する手法が提案されている。
• 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 formed under which the factor structure methods in Bai (2009) lead to consistent estimation of model parameters, but at slow rates of convergence. The second approach develops a kernel weighted fixed-effects method that is more robust to the multidimensional nature of the problem and can achieve the parametric rate of consistency under certain conditions. Theoretical results and simulations show some benefits to standard two-dimensional panel methods when the structure of the interactive fixed-effect term is known, but also highlight how the kernel weighted method performs well without knowledge of this structure. The methods are implemented to estimate the demand elasticity for beer.
• 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、これらの観測されていないインタラクティブな固定効果を考慮に入れていると考えられる。 第一に、モデルは標準的な2次元パネルの枠組みに埋め込まれており、Bai (2009) における因子構造法がモデルパラメータの一貫した推定に繋がる制約を形成するが、収束速度は遅い。 第2のアプローチでは、カーネル重み付き固定効果法を開発し、この問題の多次元的性質に対してより堅牢であり、特定の条件下での一貫性のパラメトリック速度を達成することができる。 理論的な結果とシミュレーションは、インタラクティブな固定効果項の構造が知られている場合の標準的な2次元パネル法にいくつかの利点を示す一方で、カーネル重み付け法がこの構造を知らずにどのように機能するかを強調している。 ビールの需要弾力性を推定する手法が提案されている。

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