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Fast Estimation of Linear and Poisson Models with High-Dimensional Fixed Effects in Python : The FastHDFE package

DOI zum Zitieren der Version auf EPub Bayreuth: https://doi.org/10.15495/EPub_UBT_00009520
URN zum Zitieren der Version auf EPub Bayreuth: urn:nbn:de:bvb:703-epub-9520-3

Titelangaben

Larch, Mario ; Schoenfeld, Mirco ; Shikher, Serge:
Fast Estimation of Linear and Poisson Models with High-Dimensional Fixed Effects in Python : The FastHDFE package.
Bayreuth, Germany , 2026 . - 70 S.

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Format: PDF
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Version: Veröffentlichte Version
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Abstract

We present FastHDFE, an easy-to-install Python package providing the commands reghdfe and ppmlhdfe for estimating linear and multiplicative (Poisson pseudo-maximum-likelihood, PPML) models with high-dimensional fixed effects. They rest on the method of alternating projections and, for PPML, iteratively reweighted least squares, and provide homoskedastic, heteroskedasticity-robust, and multi-way cluster-robust standard errors, detection and removal of separated observations via the iterative rectifier, and singleton handling, with the demeaning step implemented in compiled C code. The commands closely replicate the Stata packages of the same name, reproducing their point estimates to at least six decimal places and the standard errors to at least five decimal places. On the ITPD-E gravity dataset, with roughly 83 million observations and more than four million fixed effects, they run about six to forty-four times faster than Stata while integrating naturally into the Python ecosystem.

Weitere Angaben

Publikationsform: Projektbericht, Forschungsbericht, Gutachten
Zusätzliche Informationen (öffentlich sichtbar): This is a technical report corresponding to the Python package https://pypi.org/project/fasthdfe
Keywords: high-dimensional fixed effects, Poisson pseudo-maximum-likelihood, gravity models, method of alternating projections, multi-way clustering, Python, econometric software
Fachklassifikationen: JEL Classification: C13 , C23 , C55 , C87 , F14
Themengebiete aus DDC: 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
Institutionen der Universität: Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Volkswirtschaftslehre > Lehrstuhl Volkswirtschaftslehre VI - Empirische Wirtschaftsforschung > Lehrstuhl Volkswirtschaftslehre VI - Empirische Wirtschaftsforschung - Univ.-Prof. Dr. Mario Larch
Fakultäten > Sprach- und Literaturwissenschaftliche Fakultät > Juniorprofessur Datenmodellierung und interdisziplinäre Wissensgenerierung > Juniorprofessur Datenmodellierung und interdisziplinäre Wissensgenerierung - Juniorprof. Dr. Mirco Schönfeld
Fakultäten
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Volkswirtschaftslehre
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Volkswirtschaftslehre > Lehrstuhl Volkswirtschaftslehre VI - Empirische Wirtschaftsforschung
Fakultäten > Sprach- und Literaturwissenschaftliche Fakultät
Fakultäten > Sprach- und Literaturwissenschaftliche Fakultät > Juniorprofessur Datenmodellierung und interdisziplinäre Wissensgenerierung
Sprache: Englisch
Titel an der UBT entstanden: Ja
URN: urn:nbn:de:bvb:703-epub-9520-3
Eingestellt am: 28 Jul 2026 08:20
Letzte Änderung: 29 Jul 2026 05:40
URI: https://epub.uni-bayreuth.de/id/eprint/9520

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