Faccio sempre fatica a ottenere la vera essenza del problema dei parametri accidentali. Ho letto in diverse occasioni che gli stimatori di effetti fissi di modelli di dati di pannelli non lineari possono essere fortemente distorti a causa del problema dei parametri accidentali "ben noto".
Quando chiedo una chiara spiegazione di questo problema, la risposta tipica è: supponiamo che i dati del panel abbiano N individui su T periodi di tempo. Se T è fisso, man mano che N cresce, le stime della covariata diventano distorte. Ciò si verifica perché il numero di parametri di disturbo aumenta rapidamente all'aumentare di N.
Gradirei molto
- una spiegazione più precisa ma ancora semplice (se possibile)
- e / o un esempio concreto che posso elaborare con R o Stata.