A STATISTICAL INFERENCE WITH GOOD SMALL SAMPLE PERFORMANCES IN DYNAMIC PANEL DATA MODELS

点击翻译按钮获取中文摘要

ダイナミックパネルデータモデルにおいて、小標本でも良く機能する統計的推論法を構築した。具体的には、AR(autoregressive)パラメーターに対するバイアスが少ない推定量と、サイズの歪みが小さい検定統計量を提案した。この推定量・検定統計量は、標準的なGMM(generalized method of moments)が行える統計ソフトがあれば基本的には計算できるため、既存の小標本修止法に比べて実行が容易である。さらに、モンテカルロ実験においては、既存のいくつかの方法より良く機能した。