弱い操作変数を含んだGMMおよびGEL推定におけるモーメント条件の選択について

次の論文を一橋大学21世紀COEプログラム『社会科学の統計分析拠点構築』のディスカッションペーパーとした。(1)Kazuhiko Hayakawa"A Bias Corrected First Difference Estimator in AR(1)Dynamic Panel Data Models with Cross Section Dependence and Heteroskedasticity"(2)Kazuhiko Hayakawa"A Simple Efficient Instrumental Variable Estimator in Panel AR(p)Models"(1)Chowdhury(1987)、Ramalho(2005)、Hayakawa(2006,2007)はクロスセクションが独立な場合の動学的パネルモデルにおいて、バイアス修正された一階差分推定量について議論しているが、(1)の論文では、その推定量がクロスセクション間の相関がある場合においても利用可能であることを示している。(2)この論文ではパネルAR(p)モデルにおいて、実行できない最適な操作変数推定量と、過去の平均からの偏差を取った操作変数を用いた操作変数推定量が、NとTが大きいときに同じ漸近分布を持つという意味で漸近的に等しくなることを示した。導出された漸近分布より、提案された操作変数推定量はバイアス・分散がともに小さくなることが分かった。この結果はGMM推定量の問題点であるバイアスと分散のトレードオフを解決していると言える。

次の論文を一橋大学21世紀COEプログラム『社会科学の統計分析拠点構築』のディスカッションペーパーとした。(1)Kazuhiko Hayakawa"A Bias Corrected First Difference Estimator in AR(1)Dynamic Panel Data Models with Cross Section Dependence and Heteroskedasticity"(2)Kazuhiko Hayakawa"A Simple Efficient Instrumental Variable Estimator in Panel AR(p)Models"(1)Chowdhury(1987)、Ramalho(2005)、Hayakawa(2006,2007)はクロスセクションが独立な場合の動学的パネルモデルにおいて、バイアス修正された一階差分推定量について議論しているが、(1)の論文では、その推定量がクロスセクション間の相関がある場合においても利用可能であることを示している。(2)この論文ではパネルAR(p)モデルにおいて、実行できない最適な操作変数推定量と、過去の平均からの偏差を取った操作変数を用いた操作変数推定量が、NとTが大きいときに同じ漸近分布を持つという意味で漸近的に等しくなることを示した。導出された漸近分布より、提案された操作変数推定量はバイアス・分散がともに小さくなることが分かった。この結果はGMM推定量の問題点であるバイアスと分散のトレードオフを解決していると言える。