論文の概要: Linear Multidimensional Regression with Interactive Fixed-Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11691v5
• Date: Thu, 09 Jan 2025 02:35:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 17:34:41.117359
• Title: Linear Multidimensional Regression with Interactive Fixed-Effects
• Title（参考訳）: 相互固定効果を考慮した線形多次元回帰
• 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加法的に分離可能な回帰モデルについて検討する。 ビールの需要を見積もる手法が実装されている。
• 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 regression model for multidimensional panel data of three or more dimensions with unobserved interactive fixed effects. The main estimator follows a double debias approach, and requires two preliminary steps to control unobserved heterogeneity. 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 step develops a weighted fixed-effects method that is robust to the multidimensional nature of the problem and achieves the parametric rate of consistency. This second step is combined with a double debias procedure for asymptotically normal slope estimates. 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加法的に分離可能な回帰モデルについて検討する。 主推定器は二重縮退法に従っており、観測されていない不均一性を制御するためには2つの予備的なステップが必要である。 第一に、モデルは標準の二次元パネルフレームワーク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導かれるような制約が、収束の遅い速度で形成される。 第2のステップでは、問題の多次元性質に頑健な重み付き固定効果法を開発し、一貫性のパラメトリックレートを達成する。 この2番目のステップは、漸近的に正規な斜面推定のためのダブルデバイアス手順と組み合わせられる。 ビールの需要弾力性を推定する手法が提案されている。

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