Superioridad relativa de los estimadores Kiviet y Blundell-Bond (GMM1) en paneles dinámicos. Un experimento Monte Carlo con muestras finitas
Dado el amplio uso de los datos de panel en modelos dinámicos, es relevante evaluar el desempeño de sus diferentes estimadores en muestras finitas en presencia de baja y alta persistencia. El presente artículo tiene como objetivo analizar, mediante simulaciones tipo Monte Carlo, las propiedades de l...
- Autores:
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Rangel Jiménez, Andrés Eduardo
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2012
- Institución:
- Universidad Autónoma de Occidente
- Repositorio:
- RED: Repositorio Educativo Digital UAO
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- Acceso en línea:
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Dado el amplio uso de los datos de panel en modelos dinámicos, es relevante evaluar el desempeño de sus diferentes estimadores en muestras finitas en presencia de baja y alta persistencia. El presente artículo tiene como objetivo analizar, mediante simulaciones tipo Monte Carlo, las propiedades de los estimadores de efectos fijos (LSDV), Arellano y Bond (AB-GMM1), Blundell y Bond (BB-GMM1), Anderson y Hsiao (AH) y Kiviet. Se concluye que en series no persistentes el estimador de Kiviet es el de mejor desempeño, basándose en los criterios de error cuadrático medio, sesgo y desviación estándar; con alta persistencia, el estimador BB-GMM1 es el de mejor desempeño seguido por el estimador de Kiviet, que se comporta bien excepto en micropaneles con series persistentes |
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Rangel Jiménez, A. E. (2012). Superioridad relativa de los estimadores Kiviet y Blundell-Bond (GMM1) en paneles dinámicos. Un experimento Monte Carlo con muestras finitas. Estudios Gerenciales. 28, 81-86. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=21226279010 |
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Anderson, T. W., & Hsiao, C. (1982). Formulation and estimation of dynamic models using panel data. Journal of Econometrics 18, 243-261 Blanchflower, D., & Oswald, A. (1994). Estimating a wage curve for Britain: 1973-90. Economic Journal Royal Economic Society, 104, 1025-1043 Bond, S. (2002). Dynamic panel data models: a guide to micro data methods and practice (The Institute for Fiscal Studies Department of Economics, UCL Cemmap Working Paper CWP09/02). Disponible: http://www.cemmap.ac.uk/wps/cwp0209.pdf Bruno, G. (2004). Estimation, inference and Monte Carlo analysis in dynamic panel data models with a small number of individuals. Universitá Bocconi. Istituto di Economia Politica. Disponible en: http://www.stata.com/meeting/1italian/bruno.pdf Hsiao, C. (2003). Analysis of panel data (2.a ed.). Cambridge: University Press Judson, R., & Owen, A. (1999). Estimating dynamic panel data models: a guide for macroeconomists. Economics Letters, 65, 9-15 Kiviet, J.F. (1995). On Bias, inconsistency and efficiency of various estimators in dynamic panel data models. Journal of Econometrics, 68, 53-78 Nickell, S. J. (1981). Biases in dynamic models with fixed effects. Econometrica, 49, 1417-1426. Tabla 4 Micropaneles con series persistentes Estimadores Promedio RMSE Desviación estándar Beta=0 T=20 N=30 alfa=0,8 Arellano-Bond 1 0,6720 0,0198 0,0587 Blundell-Bond 0,9618 0,0264 0,0158 LSDV 0,6869 0,0139 0,0344 Kiviet 0,7439 0,0047 0,0406 Anderson-Hsiao 0,7840 0,1028 0,3204 Beta=0 T=4 N=50 alfa=0,92 Arellano-Bond 1 0,2583 1,1494 0,9257 Blundell-Bond 0,8857 0,0181 0,1040 LSDV 0,1414 0,4387 0,0708 Kiviet 0,3646 0,2118 0,1494 Anderson-Hsiao 0,9432 2,8870 1,6991 Fuente: elaboración propia. |
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Se concluye que en series no persistentes el estimador de Kiviet es el de mejor desempeño, basándose en los criterios de error cuadrático medio, sesgo y desviación estándar; con alta persistencia, el estimador BB-GMM1 es el de mejor desempeño seguido por el estimador de Kiviet, que se comporta bien excepto en micropaneles con series persistentesGiven the widespread use of panel data in dynamic models, it is worth evaluating the performance of different estimators in finite samples in the presence of low and high persistence, with the latter being present in many macroeconomic series. This article analyzes the properties of the Least Square Dummy Variable (LSDV) estimators, Arellano-Bond Generalized Method of Moments Stage 1 (AB-GMM1), BBGMM1 (), AH (Anderson-Hsiao), and Kiviet using a Monte Carlo experiment. The results show that, in the presence of low persistence, the Kiviet estimator is the best performer based on the criteria of Root-MeanSquare Error (RMSE), bias and standard deviation. Meanwhile in the case of high persistence, the system estimator of Blundell and Bond (GMM1) is the best performing estimator against their rivals, followed by Kiviet estimator that exhibits good behavior, except in micropanels6 páginasapplication/pdfspaUniversidad ICESICaliDerechos Reservados Universidad ICESIhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Superioridad relativa de los estimadores Kiviet y Blundell-Bond (GMM1) en paneles dinámicos. Un experimento Monte Carlo con muestras finitasRelative superiority of the Kiviet and Blundell-Bond (GMM1) estimators in dynamic panels. A Monte Carlo experiment with finite samplesArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Método de MontecarloMonte Carlo methodDatos de panelModelos dinámicosMétodo de momentosKiviet868128Rangel Jiménez, A. E. (2012). Superioridad relativa de los estimadores Kiviet y Blundell-Bond (GMM1) en paneles dinámicos. Un experimento Monte Carlo con muestras finitas. Estudios Gerenciales. 28, 81-86. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=21226279010Estudios GerencialesAnderson, T. W., & Hsiao, C. (1982). Formulation and estimation of dynamic models using panel data. Journal of Econometrics 18, 243-261Blanchflower, D., & Oswald, A. (1994). Estimating a wage curve for Britain: 1973-90. Economic Journal Royal Economic Society, 104, 1025-1043Bond, S. (2002). Dynamic panel data models: a guide to micro data methods and practice (The Institute for Fiscal Studies Department of Economics, UCL Cemmap Working Paper CWP09/02). Disponible: http://www.cemmap.ac.uk/wps/cwp0209.pdfBruno, G. (2004). Estimation, inference and Monte Carlo analysis in dynamic panel data models with a small number of individuals. Universitá Bocconi. Istituto di Economia Politica. Disponible en: http://www.stata.com/meeting/1italian/bruno.pdfHsiao, C. (2003). Analysis of panel data (2.a ed.). Cambridge: University PressJudson, R., & Owen, A. (1999). Estimating dynamic panel data models: a guide for macroeconomists. Economics Letters, 65, 9-15Kiviet, J.F. (1995). On Bias, inconsistency and efficiency of various estimators in dynamic panel data models. Journal of Econometrics, 68, 53-78Nickell, S. J. (1981). Biases in dynamic models with fixed effects. Econometrica, 49, 1417-1426. Tabla 4 Micropaneles con series persistentes Estimadores Promedio RMSE Desviación estándar Beta=0 T=20 N=30 alfa=0,8 Arellano-Bond 1 0,6720 0,0198 0,0587 Blundell-Bond 0,9618 0,0264 0,0158 LSDV 0,6869 0,0139 0,0344 Kiviet 0,7439 0,0047 0,0406 Anderson-Hsiao 0,7840 0,1028 0,3204 Beta=0 T=4 N=50 alfa=0,92 Arellano-Bond 1 0,2583 1,1494 0,9257 Blundell-Bond 0,8857 0,0181 0,1040 LSDV 0,1414 0,4387 0,0708 Kiviet 0,3646 0,2118 0,1494 Anderson-Hsiao 0,9432 2,8870 1,6991 Fuente: elaboración propia.Comunidad universitaria en generalPublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81665https://dspace7-uao.metacatalogo.com/bitstreams/f7787964-7602-4996-af7c-32b895614f97/download20b5ba22b1117f71589c7318baa2c560MD52ORIGINALSuperioridad relativa de los estimadores Kiviet y Blundell-Bond (GMM1) en páneles dinámicos. Un experimento Monte Carlo con muestras finitas.pdfSuperioridad relativa de los estimadores Kiviet y Blundell-Bond (GMM1) en páneles dinámicos. 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