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Inference in Approximately Sparse Correlated Random Effects Probit Models With Panel Data

Jeffrey M. Wooldridge · Ying Zhu刊期 2020-01-02 · 卷 38（1）Journal of Business & Economic Statistics已编入正刊

近似稀疏相关随机效应面板Probit模型的统计推断AI 解读

We propose a simple procedure based on an existing “debiased” l1-regularized method for inference of the average partial effects (APEs) in approximately sparse probit and fractional probit models with panel data, where the number of time periods is fixed and small relative to the number of cross-sectional observations. Our method is computationally simple and does not suffer from the incidental parameters problems that come from attempting to estimate as a parameter the…

微观 · 面板数据正则化与变量选择微观 · 离散选择
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