First-differencing in panel data models with incidental functions

Abstract : I discuss the fixed-effect estimation of panel data models with time-varying excess heterogeneity across cross-sectional units. These latent components are not given a parametric form. A modification to traditional first-differencing is motivated which, asymptotically, removes the permanent unobserved heterogeneity from the differenced model. Conventional estimation techniques can then be readily applied. Distribution theory for a kernel-weighted GMM estimator under large-n and fixed-T asymptotics is developed. The estimator is put to work in a series of numerical experiments to static and dynamic models.
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Pré-publication, Document de travail
2010
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Soumis le : lundi 29 septembre 2014 - 11:59:33
Dernière modification le : mardi 11 octobre 2016 - 11:59:33
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Koen Jochmans. First-differencing in panel data models with incidental functions. 2010. 〈hal-01069454〉

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