論文の概要: Robust Inference Methods for Latent Group Panel Models under Possible Group Non-Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18550v1
• Date: Sun, 23 Nov 2025 17:41:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.891274
• Title: Robust Inference Methods for Latent Group Panel Models under Possible Group Non-Separation
• Title（参考訳）: 可算群非分離下における潜在群パネルモデルのロバスト推論法
• Authors: Oguzhan Akgun, Ryo Okui,
• Abstract要約: 本稿では,線形パネルデータモデルにおける一般線形仮説に対する頑健な推論手法を提案する。 データから推定される群構造から条件分布係数推定を導出する選択的条件推論手法を用いる。 我々はモンテカルロシミュレーションによるアプローチの有効性を実証し,その手法を2つのデータセットに適用する: (i)所得と民主主義の関係, (ii)法人レベルの研究開発投資の循環性。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents robust inference methods for general linear hypotheses in linear panel data models with latent group structure in the coefficients. We employ a selective conditional inference approach, deriving the conditional distribution of coefficient estimates given the group structure estimated from the data. Our procedure provides valid inference under possible violations of group separation, where distributional properties of group-specific coefficients remain unestablished. Furthermore, even when group separation does hold, our method demonstrates superior finite-sample properties compared to traditional asymptotic approaches. This improvement stems from our procedure's ability to account for statistical uncertainty in the estimation of group structure. We demonstrate the effectiveness of our approach through Monte Carlo simulations and apply the methods to two datasets on: (i) the relationship between income and democracy, and (ii) the cyclicality of firm-level R&D investment.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,線形パネルデータモデルにおける一般線形仮説に対する頑健な推論手法を提案する。 データから推定される群構造から係数推定の条件分布を導出する選択的条件推論手法を用いる。 提案手法は,群特異的係数の分布特性が未確立のままである群分離に違反する可能性がある場合の有効推論を提供する。 さらに,群分離が保たれた場合でも,従来の漸近的アプローチに比べて優れた有限サンプル特性を示す。 この改善は、グループ構造の推定における統計的不確実性を考慮する方法の能力に起因している。 モンテカルロシミュレーションによるアプローチの有効性を実証し、2つのデータセットに適用する。 一 所得と民主主義の関係、及び (II) 企業レベルのR&D投資の循環性。

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