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陈亮教授合作论文在The Econometrics Journal发表 为基于面板数据的实证研究提供了新的理论工具

PHBS 北京大学汇丰商学院 2022-04-25

  近日,北京大学汇丰商学院陈亮教授和上海财经大学博士研究生霍玉龙合作的论文A simple estimator for quantile panel data models using smoothed quantile regressions(分位数面板模型的一个简单估计方法)在国际知名计量经济学期刊 The Econometrics Journal 正式发表。该论文提出了一个关于分位数面板模型的新的估计量,为基于面板数据的经济学实证研究提供了新的理论工具。


在过去十几年中,分位数回归研究的理论前沿之一是将其与面板数据结合。由于个体效应的存在导致的内生性问题,面板数据下的分位数回归面临更大的理论挑战。目前文献中对于该类模型的估计方法普遍存在两个问题:第一,估计量的计算方法比较复杂;第二,估计量存在未知的偏差,从而影响统计推断的结果。该论文的主要贡献在于提出了一个基于平滑分位数回归的两步估计方法。该方法易于操作,从而更容易被实证研究者采用。同时,该论文严格地推导出了该估计方法的渐进偏差,并提出了基于偏差纠正的正确统计推断方法,为该方法的运用提供了坚实的理论基础。在论文的实证部分,作者利用一百多个国家的面板数据,研究了外国直接投资(FDI)及人力资本等因素对本国GDP增长率的影响。

 

 The Econometrics Journal 由英国皇家经济协会创办于1998年,是计量经济学领域影响因子(4.571, JCR 2021)最高的期刊之一。


SUMMARY


This paper considers panel data models where the idiosyncratic errors are subject to conditonal quantile restrictions. We propose a two-step estimator based on smoothed quantile regressions that is easy to implement. The asymptotic distribution of the estimator is established, and the analytical expression of its asymptotic bias is derived. Building on these results, we show how to make asymptotically valid inference on the basis of both analytical and split-panel jackknife bias corrections. Finite-sample simulations are used to support our theoretical analysis and to illustrate the importance of bias correction in quantile regressions for panel data. Finally, in an empirical application, the proposed method is used to study the growth effects of foreign direct investment.




  陈亮,北京大学汇丰商学院助教授,西班牙马德里卡洛斯三世大学经济学博士,主要研究领域为计量经济学理论、应用计量经济学,曾在Econometrica, Journal of Econometrics, The Econometrics Journal, Economic Letters等国际一流期刊发表论文多篇。



资料提供:陈亮

编辑:木南

图片:谢凤



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