Notice bibliographique
Résumé
Dynamic panel data models can suffer greatly from incidental parameter bias due to correlation between past realizations of the data and the unobserved heterogeneity, and this bias is a function of included regressors.This paper uses simulation-based methods that require explicit models and sets of assumptions to obtain consistent point estimates and exact confidence sets.A parametric discontinuous starting value is assumed for simulated series that jointly allows for stationary and unit root processes, where only the stationary case was considered in Gouriéroux, Phillips, and Yu (2010).This discontinuous assumption leads to least squared dummy variable (LSDV) estimator that are nuisance parameter free and location-scale invariant.These properties are conferred to the indirect inference objective function (IIOF) used to obtain bias-corrected estimates.Discontinuities are problematic for traditional asymptotic methods of constructing confidence sets.To account for this the indirect confidence set inference method is introduced, which uses a second round of Monte Carlo simulations [Dufour (2006)] to calibrate the distribution of the IIOF.The confidence set is constructed with test inversion, so the parameters are set to known values, the model is tested at that point, and all points that fail to reject the null hypothesis are in the confidence set.The confidence set is exact and level correct, since the IIOF is pivotal and both simulation rounds are exchangeable under the null.Adding regressors into panel data models can distort estimates, as this paper demonstrates with respect to the X-differencing method of Han, Phillips, and Sul (2014) with regressors.By introducing a model augmentation approach, the influence of regressors are corrected.The augmentation uses a projection of the regressors for A special thank you to my supervisor Lynda Khalaf, that without your patience, support, and knowledge I would likely not have been able to advance as quickly and cleanly as I have.I would also like to thank Russell Davidson (McGill) for pointing out that the initial observation could be random.I would like to thank Jeffery Wooldridge, for our brief discussion in Budapest, and for indicating that he had given a block-diagonal Mundlak device some consideration in response to query at a conference a few years prior.I would also like to thank my comrades in the PhD program, but specifically our microeconomics, macroeconomics and econometrics study groups: Sarah Mohan, Duangsuda (Neat) Sopchokchai, Anand Acharya, Bogdan Urban, and Nyamekye Asare.A thank you to some others who have helped along the way: Marie-
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».