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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국계량경제학회 계량경제학보 계량경제학보 제29권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
1 - 25 (25page)

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When no variables are observed for endogenous non-respondents of panel data, bias correction is available only for a limited class of instrumental variable estimators, which require strong conditions for consistency and often suffer from substantial efficiency loss. In this paper we examine a convenient alternative method of imputing the missing explanatory variables and then using standard bias-correction procedures for sample selection. Various bias-corrected estimators are derived and their performances are compared by Monte Carlo experiments. Results verify efficiency loss by the instrumental variable estimators and suggest that the imputation method is practically useful if it is applied to first-difference regression.

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