Asymptotically unbiased inference for a panel VAR model with p lags

Panel dynamic estimators with fixed effects are biased due to the incidental parameters problem. At this regard, Hahn and Kuersteiner (2002) proposed an estimator to correct this issue. However, they only consider a panel VAR (PVAR) model with one lag. In this paper we extend this bias correction, its asymptotic and small sample properties for a more general case, a PVAR model with p lags. The simulation results indicate that the bias corrected estimator outperforms the OLS panel VAR estimator when sample size in time dimension is small, and when the persistence of the model is low. In these cases, the proposed estimator improves significantly in terms of both, the reduction of bias and mean square error. RESUMEN: Los estimadores de los parametros de un modelo panel dinamico de efectos fijos son sesgados debido al problema de parametros incidentales. Al respecto, Hahn y Kuersteiner (2002) proponen un estimador para corregir este problema. Sin embargo, ellos consideran unicamente un modelo panel VAR con un solo un rezago. En este documento analizamos las propiedades asintoticas y de muestra pequena del estimador corregido por sesgo para un caso mas general, un modelo PVAR con p rezagos. Los resultados de las simulaciones indican que el estimador corregido por sesgo tiene un mejor desempeno con respecto al estimador panel VAR MCO cuando la dimension temporal de la muestra (T) es pequena, y cuando la persistencia del modelo es baja. En estos casos, el estimador propuesto presenta una disminucion significativa en terminos de sesgo, y de error cuadratico medio.