| Identifikační kód |
RIV/67985998:_____/21:00553111 |
| Název v anglickém jazyce |
Limit theorems for factor models |
| Druh |
J - Recenzovaný odborný článek (Jimp, Jsc a Jost) |
| Poddruh |
J/A - Článek v odborném periodiku je obsažen v databázi Web of Science společností Thomson Reuters s příznakem „Article“, „Review“ nebo „Letter“ (Jimp) |
| Jazyk |
eng - angličtina |
| Vědní obor |
50202 - Applied Economics, Econometrics |
| Rok uplatnění |
2021 |
| Kód důvěrnosti údajů |
S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
| Počet výskytů výsledku |
3 |
| Počet tvůrců celkem |
2 |
| Počet domácích tvůrců |
1 |
| Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců |
Stanislav Anatolyev (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 3940229)
A. Mikusheva (státní příslušnost: US - Spojené státy americké) |
| Popis výsledku v anglickém jazyce |
This paper establishes central limit theorems (CLTs) and proposes how to perform valid inference in factor models. We consider a setting where many counties/regions/assets are observed for many time periods, and when estimation of a global parameter includes aggregation of a cross-section of heterogeneous microparameters estimated separately for each entity. The CLT applies for quantities involving both cross-sectional and time series aggregation, as well as for quadratic forms in time-aggregated errors. This paper studies the conditions when one can consistently estimate the asymptotic variance, and proposes a bootstrap scheme for cases when one cannot. A small simulation study illustrates performance of the asymptotic and bootstrap procedures. The results are useful for making inferences in two-step estimation procedures related to factor models, as well as in other related contexts. Our treatment avoids structural modeling of cross-sectional dependence but imposes time-series independence. |
| Klíčová slova oddělená středníkem |
central limit theorems;factor models |
| Stránka www, na které se nachází výsledek |
https://doi.org/10.1017/S0266466620000468 |
| DOI výsledku |
10.1017/S0266466620000468 |
| Odkaz na údaje z výzkumu |
- |