This paper considers a factor-augme

This paper considers a factor-augmented regression model in the presence of structural change. We propose a two-step procedure to estimate the coefficients of explanatory variables. We show that when the number of units (image) and the number of periods (image) are large and comparable, the proposed two-step estimator is image-consistent and has the same limiting distribution as if the unobservable factors were observed. Monte Carlo simulations confirm our theoretical results and show good finite sample performance of the two-step estimator.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระดาษนี้จะพิจารณารูปแบบการถดถอยปัจจัยยิ่งในการปรากฏตัวของการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง เราเสนอเป็นขั้นตอนที่สองขั้นตอนในการประมาณค่าสัมประสิทธิ์ของตัวแปรอธิบาย เราแสดงให้เห็นว่าเมื่อจำนวนหน่วย (ภาพ) และจำนวนงวด (ภาพ) ที่มีขนาดใหญ่และสามารถเทียบเคียงที่เสนอประมาณสองขั้นตอนคือภาพที่สอดคล้องกันและมีการกระจายการ จำกัด เดียวกันเช่นถ้าปัจจัยที่สำรวจพบ การจำลอง Monte Carlo ยืนยันผลทางทฤษฎีของเราและแสดงให้เห็นประสิทธิภาพการทำงานที่ จำกัด ตัวอย่างที่ดีของประมาณการสองขั้นตอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กระดาษนี้จะพิจารณาปัจจัยการเพิ่มรูปแบบในการแสดงตนของการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง เราขอเสนอขั้นตอนที่ 2 การประมาณค่าสัมประสิทธิ์ของตัวแปรอธิบาย . เราพบว่าเมื่อจำนวนของหน่วย ( ของภาพ ) และจำนวนครั้ง ( ภาพ ) มีขนาดใหญ่และเปรียบข้อเสนอที่ 2 ประมาณภาพที่สอดคล้องกันและมีการกระจายเดียวกันเช่นถ้าปัจจัย unobservable พบ . การจำลองมอนติคาร์โลยืนยันผลทางทฤษฎีและการปฏิบัติตัวอย่างที่ดีของเราแสดงวิธีประมาณการ 2 .