Resumo: Consideramos estimativa e inferência para um coeficiente de regressão em uma configuração de painel com tempo e efeitos específicos individuais que seguem uma estrutura fatorial. Abordagens anteriores a este modelo requerem uma suposição de “fator forte”, que permite que os fatores sejam estimados de forma consistente, removendo assim o viés de variável omitida devido aos fatores não observados. Propomos intervalos de confiança (ICs) que são robustos à falha dessa suposição, juntamente com estimadores que alcançam melhores taxas de convergência do que os métodos anteriores quando os fatores podem ser fracos. Nossa abordagem aplica a teoria da estimação linear minimax para formar uma estimativa desviciada usando uma norma nuclear ligada ao erro de uma estimativa inicial dos efeitos individuais. Nos experimentos de Monte Carlo, encontramos uma melhoria substancial em relação às abordagens convencionais quando os fatores são fracos, com pouco custo para o erro de estimativa quando os fatores são fortes.
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De: Timothy Armstrong [view email] [v1] Qui, 13 de outubro de 2022 00:32:58 UTC (63 KB)
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