Essays on endogeneity and parameter heterogeneity in cross-section and panel data..

Abstract

In mijn doctoraatsthesis, beschouw ik zowel het Gecorreleerde Willekeuri ge Coëfficiënt (Correlated Random Coefficient - CRC) model als een dynam isch panel-data model. Het CRC model is een willekeurig coëfficiënten-model met als essentieel kenmerk de mogelijke correlatie tussen regressoren en coëfficiënten. Wan neer de constante term eveneens met een willekeurige en gecorreleerde co ëfficiënt wordt geassocieerd, omvat het CRC model standaardmodellen met endogene regressoren. In een eerste hoofdstuk ontwikkel ik een schatter voor het lineaire CRC model die een uitbreiding is Garens (1984) Selectivity Bias Methode. In vergelijking met deze laatste breid ik de uitkomst-vergelijking uit met meer termen. In een tweede hoofdstuk bespreek ik semiparametrische schatting van een lineair CRC model (Heckman en Vytlacil (1998)) met één endogene 'treatme nt' variabele en één gecorreleerde coëfficiënt. In een eerste stap wordt de endogene regressor geschat in functie van een aantal exogene determi nanten. In de uitkomst-vergelijking worden twee niet-gespecificeerde fun cties van de residuen van de hulp-vergelijking opgenomen, waarvan er één vermenigvuldigd wordt met de endogene variabele. Ik schat deze onbekend e functies door middel van reeks-regressie, wat resulteert in wortel-N-c onsistente schatters voor de gemiddelde 'treatment' parameter. Door gebr uik te maken van Heckman's (1976) aanpak van steekproef-selectie en getr unceerde of gecensureerde afhankelijken, en van gegeneraliseerde residue n (Gouriéroux et al. (1987)), is deze aanpak ook toepasbaar voor discret e endogene variabelen. Een derde paper, tenslotte, onderzoekt schattingsmethodes voor het CRC m odel wanneer er panel-gegevens beschikbaar zijn. Dit laat toe het gemidd elde 'treatment' effect te schatten door IV zoals beschreven in Wooldrid ge (2003), gebruik makend van instrumenten zoals Hausman en Taylor (1981 ). Mijn werk met dynamische panel-gegevens concentreert zich op de ontwikke ling van eenheidsworteltests wanneer de tijds-dimensie van het panel kle in is. De voorgestelde test breidt de Harris en Tzavalis (1998) test uit tot modellen met AR(1) fouten-termen. Ik toon aan dat de asymptotische verdeling (voor toenemende N en vaste T) van de test statistieken de nor maal-verdeling is. Heterogene initiële condities en heterogene drift in het data genererend proces worden opgevangen door 'fixed effects' en ind ividu-specifieke lineaire trends in de regressie op te nemen. Deze proce dure vertekent de kleinste kwadraten schatter van de auto-regressieve pa rameters asymptotisch (voor toenemende N en vaste T), maar ik leid een c orrectie af voor deze vertekening.Heterogeneity; Panel data; Data;