Asymptotically unbiased inference for a panel VAR model with p lags

Los estimadores de los parámetros de un modelo panel dinámico de efectos fijos son sesgados debido al problema de parámetros incidentales. Al respecto, Hahn y Kuersteiner (2002) proponen un estimador para corregir este problema. Sin embargo, ellos consideran únicamente un modelo panel VAR con un só...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores Principales: Cubillos-Rocha, Juan Sebastian, Melo-Velandia, Luis Fernando
Formato: Documento de trabajo (Working Paper)
Lenguaje:Inglés (English)
Publicado: Banco de la República de Colombia 2018
Materias:
Acceso en línea:http://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/9531
id oai:RI-BanRep:20.500.12134-9531
recordtype dspace
institution Repositorio Institucional del Banco de la República de Colombia
collection DSpace
language Inglés (English)
topic Modelos Panel VAR
MCO restringido
Corrección de sesgo
C33 - Multiple/Simultaneous Equation Models; Multiple Variables: Panel Data Models; Spatio-temporal Models
C51 - Model Construction and Estimation
C13 - Estimation: General
Panel VAR models
Bias correction
Restricted OLS
Modelos VAR
Modelos econométricos
C33 - Modelos de ecuaciones múltiples/simultáneas; Variables múltiples: Modelos con datos de panel; Modelos espacio-temporales
C51 - Construcción de modelos y estimación
C13 - Estimación: generalidades
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MCO restringido
Corrección de sesgo
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C51 - Model Construction and Estimation
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Panel VAR models
Bias correction
Restricted OLS
Modelos VAR
Modelos econométricos
C33 - Modelos de ecuaciones múltiples/simultáneas; Variables múltiples: Modelos con datos de panel; Modelos espacio-temporales
C51 - Construcción de modelos y estimación
C13 - Estimación: generalidades
Cubillos-Rocha, Juan Sebastian
Melo-Velandia, Luis Fernando
Asymptotically unbiased inference for a panel VAR model with p lags
description Los estimadores de los parámetros de un modelo panel dinámico de efectos fijos son sesgados debido al problema de parámetros incidentales. Al respecto, Hahn y Kuersteiner (2002) proponen un estimador para corregir este problema. Sin embargo, ellos consideran únicamente un modelo panel VAR con un sólo un rezago. En este documento analizamos las propiedades asintóticas y de muestra pequeña del estimador corregido por sesgo para un caso más general, un modelo PVAR con p rezagos. Los resultados de las simulaciones indican que el estimador corregido por sesgo tiene un mejor desempeño con respecto al estimador panel VAR MCO cuando la dimensión temporal de la muestra (T) es pequeña, y cuando la persistencia del modelo es baja. En estos casos, el estimador propuesto presenta una disminución significativa en términos de sesgo, y de error cuadrático medio.
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spelling oai:RI-BanRep:20.500.12134-95312019-04-16T17:38:12Z Asymptotically unbiased inference for a panel VAR model with p lags Inferencia asintótica insesgada para un modelo panel VAR con p rezagos Cubillos-Rocha, Juan Sebastian Melo-Velandia, Luis Fernando Modelos Panel VAR MCO restringido Corrección de sesgo C33 - Multiple/Simultaneous Equation Models; Multiple Variables: Panel Data Models; Spatio-temporal Models C51 - Model Construction and Estimation C13 - Estimation: General Panel VAR models Bias correction Restricted OLS Modelos VAR Modelos econométricos C33 - Modelos de ecuaciones múltiples/simultáneas; Variables múltiples: Modelos con datos de panel; Modelos espacio-temporales C51 - Construcción de modelos y estimación C13 - Estimación: generalidades Los estimadores de los parámetros de un modelo panel dinámico de efectos fijos son sesgados debido al problema de parámetros incidentales. Al respecto, Hahn y Kuersteiner (2002) proponen un estimador para corregir este problema. Sin embargo, ellos consideran únicamente un modelo panel VAR con un sólo un rezago. En este documento analizamos las propiedades asintóticas y de muestra pequeña del estimador corregido por sesgo para un caso más general, un modelo PVAR con p rezagos. Los resultados de las simulaciones indican que el estimador corregido por sesgo tiene un mejor desempeño con respecto al estimador panel VAR MCO cuando la dimensión temporal de la muestra (T) es pequeña, y cuando la persistencia del modelo es baja. En estos casos, el estimador propuesto presenta una disminución significativa en términos de sesgo, y de error cuadrático medio. Panel dynamic estimators with fixed effects are biased due to the incidental parameters problem. At this regard, Hahn and Kuersteiner (2002) proposed an estimator to correct this issue. However, they only consider a panel VAR (PVAR) model with one lag. In this paper we extend this bias correction, its asymptotic and small sample properties for a more general case, a PVAR model with p lags. The simulation results indicate that the bias corrected estimator outperforms the OLS panel VAR estimator when sample size in time dimension is small, and when the persistence of the model is low. In these cases, the proposed estimator improves significantly in terms of both, the reduction of bias and mean square error. Inferencia asintótica insesgada para un modelo panel VAR con p rezagos Resumen no técnico Enfoque En este documento se propone un estimador de mínimos cuadrados ordinarios de efectos fijos, corregido por sesgo para un vector autoregresivo panel con p rezagos. Un panel es una colección de datos para más de un individuo, en más de un periodo. Por ejemplo, los datos de ingreso tributario, el índice de apertura y el flujo de migración desde el 2000 para todos los países de Latinoamérica constituirían un panel, donde los individuos serían cada uno de los países de Latinoamérica y la unidad de tiempo todos los meses desde el 2000. Por otro lado, un vector autoregresivo permite analizar la interdependencia temporal entre varias variables. Esto es, supongamos que tenemos un vector compuesto por las variables descritas en el anterior ejemplo para Argentina desde el 2000. Un vector autoregresivo explica el comportamiento de cada una de estas variables en función de sus propios rezagos y el de las otras variables en el caso argentino. Ahora, un vector autoregresivo panel permite estudiar esta interdependencia para varios individuos, es decir, en lugar de contemplar únicamente el caso argentino este tipo de modelos nos permite estudiar la dinámica de estas variables para todos los países de la región. Contribución Es importante notar que el estimador de mínimos cuadrados ordinarios, sin efectuar ninguna corrección, es sesgado en este caso. La metodología propuesta corresponde a una extensión de la sugerida por Hahn y Kuersteiner (2002) quienes la desarrollaron para un modelo con un único rezago. En nuestro trabajo se encuentra la distribución del estimador corregido por sesgo para muestras grandes y también evaluamos sus propiedades de muestra pequeña mediante experimentos Monte Carlo en el caso más general con p rezagos. Texto destacado: El estimador desarrollado en este documento tiene un mejor rendimiento que el tradicional. Resultados Los resultados de las simulaciones indican que, en comparación con el estimador de mínimos cuadrados, el estimador propuesto presenta un menor sesgo y un menor error cuadrático medio. Esto quiere decir que el estimador desarrollado en este documento tiene un mejor rendimiento que el tradicional. 2018-11-09 2018-11-09 Working Paper Documentos de trabajo Published Version http://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/9531 http://hdl.handle.net/20.500.12134/9531 eng Documentos de Trabajo Borradores de Economía Borradores de Economía; No. 1059 http://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1059/ https://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1059.html Open Access https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Acceso abierto Atribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0 Las opiniones contenidas en el presente documento son responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva. The opinions contained in this document are the sole responsibility of the author and do not commit Banco de la República or its Board of Directors. 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Para tal fin, se informa que el tratamiento de los datos personales se realizará de acuerdo con las políticas o lineamientos generales disponibles en http://www.banrep.gov.co/proteccion-datos-personales, en la sección “Protección de Datos Personales - Habeas Data”. 30 páginas : gráficas, tablas PDF application/pdf Bogotá Banco de la República de Colombia
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