کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5096419 | 1376527 | 2011 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Inference with dependent data using cluster covariance estimators
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آمار و احتمال
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper presents an inference approach for dependent data in time series, spatial, and panel data applications. The method involves constructing t and Wald statistics using a cluster covariance matrix estimator (CCE). We use an approximation that takes the number of clusters/groups as fixed and the number of observations per group to be large. The resulting limiting distributions of the t and Wald statistics are standard t and F distributions where the number of groups plays the role of sample size. Using a small number of groups is analogous to 'fixed-b' asymptotics of Kiefer and Vogelsang (2002, 2005) (KV) for heteroskedasticity and autocorrelation consistent inference. We provide simulation evidence that demonstrates that the procedure substantially outperforms conventional inference procedures.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Econometrics - Volume 165, Issue 2, December 2011, Pages 137-151
Journal: Journal of Econometrics - Volume 165, Issue 2, December 2011, Pages 137-151
نویسندگان
C. Alan Bester, Timothy G. Conley, Christian B. Hansen,