Factor-Augmented Debiased GMM for High-Dimensional Spatial Panel Networks

扩展 Chernozhukov, Huang, Wang (2025, JBES) 的高维空间面板网络推断框架：当误差项存在公因子结构时，原文的 CLIME 估计 \(\Omega^{-1}\) 不一致，推断失效。本文引入因子调整来解决。

状态：构思中

核心问题：

CCW (2025) 的 debiasing 步骤需要稀疏精度矩阵 \(\Omega^{-1}\)。但金融/宏观面板中普遍存在公因子，使得：

\[\Omega = \Lambda \Sigma_f \Lambda^\top + \Sigma_\varepsilon\]

\(\Omega^{-1}\) 不稀疏 → CLIME 不一致 → 推断失效。

思路：先估因子结构，在 idiosyncratic 部分做 CLIME + debiasing

目标期刊：J. Econometrics / Econometric Theory

详细 proposal：~/claude-reading/ideas/network_debiased_estimation/idea_02_factor_augmented_debiased_network.md