Fixed Effects, Lagged Dependent Variables, and Bracketing: Cautionary Remarks
Wir untersuchen eine Klammereigenschaft, die obere und untere Grenzen für die mit einem Fixed-Effects-Modell und einem Lagged-Dependent-Variable-Modell geschätzten Treatmenteffekte liefern soll. Unter Bezugnahme auf analytische Ergebnisse und eine Monte-Carlo-Simulation untersuchen wir die Bedingungen, unter denen die Klammerungseigenschaft gilt, und bestätigen, dass dies der Fall ist, wenn der datengenerierende Prozess (DGP) entweder durch unbeobachtete Heterogenität oder durch Rückkopplungseffekte von einer verzögerten abhängigen Variable (LDV) gekennzeichnet ist. Wenn der DGP jedoch durch beide Merkmale gleichzeitig charakterisiert ist, stellen wir fest, dass die Klammerung des Treatmenteffekts nur unter bestimmten Bedingungen gilt - aber nicht im Allgemeinen. Anwender können jedoch eine untere Schätzgrenze erhalten, indem sie ein Modell verwenden, das sowohl Fixed-Effects als auch eine LDV enthält. Während die Nickell-Verzerrung im Koeffizienten der LDV bekanntlich die Ordnung 1/T hat, zeigen wir, dass die Nickell-Verzerrung im Schätzer des Behandlungseffekts die Ordnung 1/T zum Quadrat hat.