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Dado el amplio uso de los datos de panel en modelos dinámicos, es relevante evaluar el desempeño de sus diferentes estimadores en muestras finitas en presencia de baja y alta persistencia. El presente artículo 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 desempeño, basándose en los criterios de error cuadrático medio, sesgo y desviación estándar; con alta persistencia, el estimador BB-GMM1 es el de mejor desempeño seguido por el estimador de Kiviet, que se comporta bien excepto en micropaneles con series persistentes

Superioridad relativa de los estimadores Kiviet y Blundell-Bond (GMM1) en paneles dinámicos. Un experimento Monte Carlo con muestras finitas