Estimating non-linear models with multiple fixed effects : a computational note

Abstract

En este trabajo se estudia la estimación de modelos no lineales de datos de panel que incluyen efectos fijos múltiples. La estimación de estos modelos es complicada tanto por la dificultad de estimar especificaciones con miles de coeficientes, como por el problema de los parámetros incidentales, esto es, cuando la dimensión temporal del panel es corta la imprecisión en la estimación de los efectos individuales contamina la de los parámetros comunes debido a la no linealidad del modelo. En el artículo se propone una variación simple de los estimadores de verosimilitudes corregidas de sesgo, que permite explotar la aditividad de los efectos en la optimización numérica, evitando así el cálculo de los efectos estimados para valores dados de los parámetros comunes. Simulaciones muestran el rendimiento del estimador propuesto