| Journal: | Estudios gerenciales |
| Database: | CLASE |
| System number: | 000367122 |
| ISSN: | 0123-5923 |
| Authors: | Rangel Jimenéz, Andrés Eduardo1 |
| Institutions: | 1Universidad Autónoma de Occidente, Departamento de Economía, Cali, Valle del Cauca. Colombia |
| Year: | 2012 |
| Season: | Oct-Dic |
| Volumen: | 28 |
| Number: | 125 |
| Pages: | 81-86 |
| Country: | Colombia |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, descriptivo |
| Spanish abstract | 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 |
| English abstract | Given 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-Mean- Square 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 micropanels |
| Portuguese abstract | Devido à ampla utilização dos dados do painel em modelos dinâmicos, é relevante avaliar o desempenho dos seus diferentes avaliadores em amostras finitas na presença de baixa e alta persistência. O presente artigo tem como objectivo analisar, através de simulações tipo Monte Carlo, as propriedades dos avaliadores de Efeitos Fixos (LSDV), Arrellano e Bond (AB-GMM1), Blundell e Bond (BB-GMM1), Anderson e Hsiao (AH) e Kiviet. Conclui-se que em séries não persistentes o avaliador de Kiviet é o de melhor desempenho baseando-se nos critérios de erro quadrático médio, obliquidade e desvio padrão; com alta persistência o avaliador BB-GMM1 e o melhor desempenho seguido pelo avaliador de Kiviet que se comporta bem excepto em micro-painéis com séries persistentes |
| Disciplines: | Economía |
| Keyword: | Econometría, Datos de panel, Modelos dinámicos de panel, Estimadores, Método de momentos, Método de Monte Carlo, Blundell-Bond, Kiviet |
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