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Likelihood-based inference for nonlinear models with both individual and time effects

机译:具有个体效应和时间效应的非线性模型的基于似然性的推理

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摘要

We propose a bias correction method for nonlinear models with both individual and time effects. Under the presence of the incidental parameter problem, the maximum likelihood estimator derived from such models may be severely biased. Our method produces an approximation to an infeasible log-likelihood function that is not exposed to the incidental parameter problem. The maximizer derived from the approximating function serves as a bias-corrected estimator that is asymptotically unbiased when the sequence N=T converges to a constant. The proposed method is general in several perspectives. The method can be extended to models with multiple fixed effects and can be easily modified to accommodate dynamic models.
机译:我们为具有个体效应和时间效应的非线性模型提出了一种偏差校正方法。在附带参数问题的存在下,从此类模型得出的最大似然估计器可能会严重偏差。我们的方法产生了一个不可行的对数似然函数的近似值,该函数不存在偶发参数问题。从近似函数导出的最大化器用作偏差校正的估计器,当序列N = T收敛为常数时,该估计器渐近地无偏。所提出的方法在几个方面是通用的。该方法可以扩展到具有多个固定效果的模型,并且可以轻松修改以适应动态模型。

著录项

  • 作者

    Sun Yutao;

  • 作者单位
  • 年度 2016
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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