| Summary: | Dado el amplio uso de los datos de panel en modelos dinamicos, es relevante evaluar el desempeno de sus diferentes estimadores en muestras finitas en presencia de baja y alta persistencia. El presente articulo tiene como objetivo analizar, mediante simulaciones tipo Monte Carlo, las propiedades de los estimadores de efectos fijos (LSDV), Arellano y Bond (AB-GMM1), Blundell y Bond (BB-GMM1), Anderson y Hsiao (AH) y Kiviet. Se concluye que en series no persistentes el estimador de Kiviet es el de mejor desempeno, basandose en los criterios de error cuadratico medio, sesgo y desviacion estandar; con alta persistencia, el estimador BB-GMM1 es el de mejor desempeno seguido por el estimador de Kiviet, que se comporta bien excepto en micropaneles con series persistentes.
|
|---|
