Nonstationary panel models with latent group structures and cross-section dependence
This paper proposes a novel Lasso-based approach to handle unobserved parameter heterogeneity and cross-section dependence in nonstationary panel models. In particular, a penalized principal component (PPC) method is developed to estimate group-specific long-run relationships and unobserved common f...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | HUANG, Wenxin, JIN, Sainan, PHILLIPS, Peter C. B., SU, Liangjun |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2019
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/soe_research/2313 https://ink.library.smu.edu.sg/context/soe_research/article/3312/viewcontent/20200316_panel_group_A3_pcb_.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Identifying latent grouped patterns in panel data models with interactive fixed effects
بواسطة: SU, Liangjun, وآخرون
منشور في: (2018) -
Identifying latent grouped patterns in conintegrated panels
بواسطة: HUANG, Wenxin, وآخرون
منشور في: (2020) -
Identifying latent grouped patterns in cointegrated panels
بواسطة: HUANG, Wenxin, وآخرون
منشور في: (2018) -
Identifying latent grouped patterns in cointegrated panels
بواسطة: HUANG, Wenxin, وآخرون
منشور في: (2020) -
Sieve Estimation of Time-Varying Panel Data Models with Latent Structures
بواسطة: SU, Liangjun, وآخرون
منشور في: (2015)