Linear Multidimensional Regression with Interactive Fixed-Effects

要約

このペーパーでは、観察されていないインタラクティブな固定効果を備えた3つ以上の寸法の多次元パネルデータの線形モデルを研究します。
メイン推定器は、二重debiasメソッドを使用しており、2つの予備ステップが必要です。
まず、モデルは2次元パネルフレームワーク内に埋め込まれ、BAI（2009）の因子モデルメソッドが一貫した、しかしゆっくり収束する推定につながります。
2番目のステップは、多次元のインタラクティブな固定効果に堅牢で、一貫性のパラメトリックレートを達成するために、加重された加重変換を開発します。
これは、漸近的に正常な推定値のための二重のDebias手順と組み合わされます。
この方法は、ビールの需要の弾力性を推定するために実装されています。

要約(オリジナル)

This paper studies a linear model for multidimensional panel data of three or more dimensions with unobserved interactive fixed-effects. The main estimator uses double debias methods, and requires two preliminary steps. First, the model is embedded within a two-dimensional panel framework where factor model methods in Bai (2009) lead to consistent, but slowly converging, estimates. The second step develops a weighted-within transformation that is robust to multidimensional interactive fixed-effects and achieves the parametric rate of consistency. This is combined with a double debias procedure for asymptotically normal estimates. The methods are implemented to estimate the demand elasticity for beer.

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