Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/309138 
Erscheinungsjahr: 
2025
Schriftenreihe/Nr.: 
Staff Reports No. 1133
Versionsangabe: 
Revised January 2025
Verlag: 
Federal Reserve Bank of New York, New York, NY
Zusammenfassung: 
We introduce a new jackknife variance estimator for panel-data regressions. Our variance estimator can be motivated as the conventional leave-one-out jackknife variance estimator on a transformed space of the regressors and residuals using orthonormal trigonometric basis functions. We prove the asymptotic validity of our variance estimator and demonstrate desirable finite-sample properties in a series of simulation experiments. We also illustrate how our method can be used for jackknife bias-correction in a variety of time-series settings.
Schlagwörter: 
leave-one-out jackknife
panel data models
strong time-series and cross-sectional dependence
cluster-robust variance estimation
trigonometric basis functions
JEL: 
C12
C13
C22
C23
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
Datei
Größe
1.01 MB





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