Estimating non-linear models with multiple fixed effects: A computational note

• Autores: Laura Hospido Quintana
• Localización: Documentos de trabajo - Banco de España, ISSN 0213-2710, Nº 14, 2011, págs. 9-22
• Idioma: inglés
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    En este trabajo se estudia la estimación de modelos no lineales de datos de panel que incluyen efectos fi jos múltiples. La estimación de estos modelos es complicada tanto por la difi cultad de estimar especifi caciones con miles de coefi cientes, como por el problema de los parámetros incidentales, esto es, cuando la dimensión temporal del panel es corta la imprecisión en la estimación de los efectos individuales contamina la de los parámetros comunes debido a la no linealidad del modelo. En el artículo se propone una variación simple de los estimadores de verosimilitudes corregidas de sesgo, que permite explotar la aditividad de los efectos en la optimización numérica, evitando así el cálculo de los efectos estimados para valores dados de los parámetros comunes. Simulaciones muestran el rendimiento del estimador propuesto.

  • English

    In this paper we consider estimation of nonlinear panel data models that include multiple individual fi xed effects. Estimation of these models is complicated both by the diffi culty of estimating models with possibly thousands of coeffi cients and also by the incidental parameters problem; that is, noisy estimates of the fi xed effects when the time dimension is short contaminate the estimates of the common parameters due to the nonlinearity of the problem. We propose a simple variation of existing bias-corrected estimators, which can exploit the additivity of the effects for numerical optimization. We exhibit the performance of the estimators in simulations.