Titelaufnahme

Titel
Exploiting information from singletons in panel data analysis: a GMM approach / Randolph Luca Bruno (University College London and IZA), Laura Magazzini (University of Verona), Marco Stampini (Inter-American Development Bank and IZA) ; IZA Institute of Labor Economics
VerfasserBruno, Randolph ; Webber, Douglas A. ; Stampini, Marco
KörperschaftForschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit
ErschienenBonn, Germany : IZA Institute of Labor Economics, July 2019
Ausgabe
Elektronische Ressource
Umfang1 Online-Ressource (10 Seiten)
SerieDiscussion paper ; no. 12465
URNurn:nbn:de:hbz:5:2-196128 
Zugriffsbeschränkung
 Das Dokument ist öffentlich zugänglich im Rahmen des deutschen Urheberrechts.
Volltexte
Exploiting information from singletons in panel data analysis: a GMM approach [0.16 mb]
Links
Nachweis
Verfügbarkeit In meiner Bibliothek
Zusammenfassung (Englisch)

We propose a novel procedure, built within a Generalized Method of Moments framework, which exploits unpaired observations (singletons) to increase the efficiency of longitudinal fixed effect estimates. The approach allows increasing estimation efficiency, while properly tackling the bias due to unobserved time-invariant characteristics. We assess its properties by means of Monte Carlo simulations, and apply it to a traditional Total Factor Productivity regression, showing efficiency gains of approximately 8-9 percent.