Bootstrap inference for fixed-effect models

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Ayden Higgins, Koen Jochmans

Ngôn ngữ: eng

Ký hiệu phân loại: 511.34 Model theory

Thông tin xuất bản: 2022

Mô tả vật lý:

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 168664

The maximum-likelihood estimator of nonlinear panel data models with fixed effects is consistent but asymptotically-biased under rectangular-array asymptotics. The literature has thus far concentrated its effort on devising methods to correct the maximum-likelihood estimator for its bias as a means to salvage standard inferential procedures. Instead, we show that the parametric bootstrap replicates the distribution of the (uncorrected) maximum-likelihood estimator in large samples. This justifies the use of confidence sets constructed via standard bootstrap percentile methods. No adjustment for the presence of bias needs to be made.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH